Математические модели и инструментарий проектирования адаптивных образовательных траекторий для подготовки конкурентоспособных специалистов в вузах тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень
кандидата экономических наук
Автор
Овчинников, Петр Вячеславович
Место защиты
Ростов-на-Дону
Год
2014
Шифр ВАК РФ
08.00.13
Диссертации нет :(

Автореферат диссертации по теме "Математические модели и инструментарий проектирования адаптивных образовательных траекторий для подготовки конкурентоспособных специалистов в вузах"

005549030

На правах рукописи

ОВЧИННИКОВ ПЕТР ВЯЧЕСЛАВОВИЧ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ СПЕЦИАЛИСТОВ В ВУЗАХ

08.00.13. - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

г г идя гон

Ростов-на-Дону - 2014

?

005549030

Работа выполнена на кафедре прикладной математики ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Ткачев Александр Николаевич

Хубаев Георгий Николаевич доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)», профессор кафедры информационных систем и прикладной информатики

Кравченко Наталья Ивановна

кандидат экономических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Донской государственный аграрный университет», доцент кафедры математики

ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет»

Защита диссертации состоится «19» июня 2014 года в 13:30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.208.28 по экономическим наукам при ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» по адресу: 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького 88, ауд. 118.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: г. Ростов-на-Дону, ул. Зорге, 21 ж, с авторефератом — на официальном сайте ВАК Минобрнауки РФ: http://vak.ed.gov.ru/ и сайте Южного федерального университета: http://hub.sfedu.ru/

Автореферат разослан «25» апреля 2014 года.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 347928, г. Таганрог, ГСП-17а, пер. Некрасовский, 44, диссертационный совет Д 212.208.28, ученому секретарю.

Ученый секретарь диссертационного совета к.э.н., доцент

М.А. Масыч

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Одной из основных задач вузов России на этапе комплексной модернизации системы высшего профессионального образования становится подготовка конкурентоспособных специалистов, могущих решать сложные проблемы современного высокотехнологичного производства и инновационной экономики. Для этого образовательные учреждения высшего профессионального образования должны существенно изменить принципы организации и технологии реализации образовательного процесса, ориентироваться при подготовке специалистов на актуальные (текущие и перспективные) потребности экономики, социальной сферы и рынка труда. Высшее профессиональное образование, оставаясь базой культурного и личностного становления гражданина, должно также обеспечить возможность выпускнику вуза реализоваться в профессиональной сфере за счет повышения его конкурентоспособности на рынке труда. Необходимо сформировать у каждого студента набор квалификационных характеристик, позволяющих по окончании обучения быстро адаптироваться к условиям профессиональной деятельности, заложить основу для дальнейшего роста и развития в личностном плане и профессиональной сфере.

Таким образом, в настоящее время особую актуальность приобретает проблема разработки новых методов планирования и организации учебного процесса, позволяющего учесть требования работодателей и конъюнктуру рынка труда. Требования работодателей непрерывно изменяются и модифицируются, поэтому разрабатываемые методы должны обеспечивать формирование адаптивных траекторий обучения в рамках основных образовательных программ.

В ходе проектирования адаптивных образовательных траекторий вуз должен обеспечить соответствие количества выпускаемых специалистов, содержания и качества их подготовки реальным требованиям работодателей. Современный математический инструментарий, применяемый в ходе анализа и прогнозирования состояния рынка труда, а также модели и методы, используемые при оценке качества подготовки выпускников, не в полной мере адаптированы для решения задач, стоящих перед отдельно взятым вузом, функционирующим в определенном секторе рынка труда и рынка образовательных услуг. В то же время ведущие университеты, становясь активными субъектами рыночных отношений, испытывают потребность в таком инструментарии. Кроме того, для повышения востребованности выпускников у работодателей возникает необходимость в разработке моделей проектирования процесса обучения, учитывающих в качестве целевых как количественные паз

раметры, отражающие спрос на квалифицированные трудовые ресурсы в заданном регионально-отраслевом рыночном сегменте, так и формализованные качественные характеристики, позволяющие оценить способность выпускников вести профессиональную деятельность.

Решение поставленной задачи соответствует основным положениям Федеральной целевой программы развития образования на 2011- 2015 гг., а также Национальной доктрине развития образования в РФ до 2025 года и новой редакции Федерального закона «Об образовании». На ее решение также ориентированы Федеральные государственные образовательные стандарты третьего поколения, которые дают вузам значительную самостоятельность при проектировании содержания реализуемых образовательных программ, предполагают использование инновационных образовательных технологий, а также широкое привлечение работодателей к организации и реализации учебного процесса.

Степень разработанности проблемы. Различные подходы к исследованию проблемы прогнозирования рынка труда, подготовки адаптированных к рынку специалистов, проектированию эффективных образовательных траекторий раскрыты в трудах ряда российских и зарубежных ученых.

В работах А. Бикчантаевой, М. Богуславского, М. Боровской,

B. Долятовского, С. Никитиной, Н. Пашкус, А. Ткачева, В. Шукшунова и др. выявлены основные тенденции преобразования российской образовательной системы, определены наиболее перспективные пути ее развития.

Проблемой прогнозирования потребностей экономики в трудовых ресурсах, анализа состояния и перспектив развития рынка труда занимались В. Васильев, Т. Игнатова, Д. Марков, Б. Токарский и другие исследователи. Применение к вопросу анализа рынка труда математических методов, основанных на выявлении и количественной оценке макроэкономических факторов, нашло отражение в работах И. Акперова, В. Гуртова, И. Ершовой и др.

Концепция компетентностного подхода, проблематика измерения уровня компетенций разрабатывалась и развивалась в работах В. Байденко, И. Зимней, М. Ильязовой, Е. Караваевой, В. Шадрикова и др. Вопросам разработки моделей и методов количественной оценки компетенций посвящены работы Е. Жилиной,

C. Скороход, В. Соловьева, Г. Хубаева и др.

Вопросы взаимодействия вузов и компаний-партнеров, развития человеческого капитала компаний, а также адаптации и настройки ориентированного на рынок образовательного процесса рассматривались в работах С. Гриненко,

4

Л. Долятовского, Д. Ендовицкого, Г. Зборовского, Е. Илясова, А. Ткачева и др. Проблематика математического моделирования различных аспектов деятельности вузов представлена в работах Е. Стрельцовой, С. Арженовского и др.

В то же время модели и методы оценки состояния рынка труда, модели оценки качества подготовки выпускников вуза, методы и модели проектирования образовательных траекторий применяются в отрыве друг от друга. Модели проектирования образовательных траекторий, учитывающие одновременно и количественные, и качественные целевые показатели, на настоящий момент не разработаны. Существующие методы проектирования образовательных траекторий либо применяются на уровне общегосударственных и региональных образовательных систем, либо являются предельно индивидуализированными и предназначены для проектирования траектории обучения отдельного студента. Методы и модели, которые позволили бы управлять процессом обучения группы студентов (заданной специальности или направления подготовки) с целью повышения их общей конкурентоспособности на рынке труда, отсутствуют. Кроме того, при проектировании образовательных траекторий учитываются либо потребности в кадрах для экономики государства (региона) в целом, либо они носят узкоспециализированный характер, предназначены для конкретных работодателей. Отсутствует инструментарий, позволяющий вузу осуществлять проектирование образовательных траекторий, ориентированных на потребности работодателей из целевого для вуза регионально-отраслевого сегмента рынка труда.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью работы является разработка комплекса математических моделей и программного инструментария, позволяющего осуществлять проектирование адаптивных траекторий подготовки конкурентоспособных специалистов в современном вузе, отвечающих требованиям обучаемых, самого вуза и работодателей, как укрупнено - в разрезе групп предприятий, так и на максимально детализированном уровне разбиения — для отдельных предприятий и организаций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— построить общий алгоритм ветвления траектории обучения в рамках образовательных программ, реализуемых в технических вузах;

- разработать алгоритм прогнозирования потребности рынка труда в заданном регионально-отраслевом секторе в специалистах различных специальностей, направлений, профилей подготовки;

- разработать модель измерения уровня квалификационных характеристик обучаемых и оценки их соответствия требованиям отраслевых сегментов рынка труда и конкретных работодателей;

- разработать модель проектирования индивидуальной образовательной траектории для обучаемых, ориентированных на конкретное рабочее место (набор рабочих мест);

— разработать программный комплекс, реализующий разработанные методы и модели;

— провести апробацию разработанного математического и программного инструментария.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются образовательные учреждения высшего профессионального образования, действующие в условиях современных российских рынков труда и образовательных услуг. Предметом исследования выступают процессы обучения студентов в вузах, формирования у них востребованных работодателями квалификационных характеристик, а также модели и программный инструментарий проектирования образовательных траекторий, отвечающих потребностям обучаемых и их будущих работодателей.

Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13. -Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п.1.5. Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов; п.2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на положениях, согласно которым конкурентоспособность выпускников вуза на рынке труда определяется соответствием количества выпускаемых молодых специалистов потребностям работодателей и соответствием содержания и качества подготовки выпускников требованиям, предъявляемым к ним на рабочих местах. Разработка и применение математических моделей нечеткой оценки качества подготовки обучаемых и оценки прогнозной востребованности выпускников в целевых для вуза сегментах рынка труда позволяют осуществлять проектирование образовательных траекторий, обеспечивающих рыночную конкурентоспособность выпускников за-

данной специальности (направления подготовки).

Теоретике- методологической основой исследования являются нормативные акты Правительства РФ, Минобрнауки РФ и Министерства общего и профессионального образования Ростовской области, ГОСы второго поколения и ФГОС третьего поколения, труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам оценки качества подготовки специалистов, экономики труда, нечеткой логики, математического программирования.

Информационно-эмпирическую базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики, отражающие состояние системы высшего образования, рынка труда и экономики в целом. Кроме того, проводился самостоятельный сбор информации о требованиях работодателей к содержанию и качеству подготовки специалистов и о предпочтениях студентов относительно потенциальных мест трудоустройства.

Инструментарно-методический аппарат работы составили методология лингвистического оценивания, аппарат теории нечетких множеств, методы целочисленного программирования (аддитивный алгоритм Балаша), вычислительная техника, программные средства общего назначения MS Word, MS Excel, Borland Delphi, система разработки и управления базами данных MySQL версии 5.1, технологии .NET, Microsoft Visual С#, .NET Framework 2.0.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Проектирование образовательных траекторий, ориентированных на повышение конкурентоспособности выпускников, обуславливает необходимость формализации требований работодателей к уровню квалификационных характеристик выпускников и численной оценки квалификационных характеристик, фактически сформированных у студентов на различных этапах образовательного процесса. Для этого эффективно применение модели, основанной на использовании нечетких функций принадлежности.

2. Для обеспечения количественного соответствия выпускаемых вузом молодых специалистов требованиям рынка труда необходимо предварительно оценить востребованность выпускников у работодателей. С этой целью традиционные методы оценки и прогнозирования состояния рынка труда, основанные на анализе макроэкономических факторов, целесообразно дополнить алгоритмом, позволяющим оценивать прогнозную востребованность выпускников для каждого заданного направления (специальности) ВПО, в разрезе групп студентов (специализаций, профилей подготовки), в целевом для вуза регионально-отраслевом

рыночном сегменте.

3. На основе модели оценки квалификационных характеристик студентов и алгоритма оценки востребованности выпускников разработан алгоритм ветвления образовательной траектории обучаемого и выбора специализации в рамках специальности. Использование количественных и формализованных качественных характеристик позволит ориентировать данный алгоритм на минимизацию расхождения между фактически сформированными квалификационными характеристиками обучаемых и требованиями работодателей с учетом приоритетности для рынка труда различных специализаций.

4. Для проектирования адаптивной образовательной траектории, отвечающей как потребностям обучаемых, так и их будущих работодателей, разработана оптимизационная модель и решена оптимизационная задача, в качестве параметров целевой функции которой выступают количественные показатели востребованности выпускников и численные оценки их соответствия требованиям, предъявляемым к выпускникам на рабочих местах.

5. Для апробации и практического применения предложенных моделей и алгоритмов разработан программный комплекс, обеспечивающий решение задачи профилизации и индивидуализации образовательной траектории вуза.

Научная новизна полученных результатов заключается в разработке математических моделей и алгоритмов, позволяющих оценить потребности различных участников образовательного процесса и формировании модели проектирования адаптивных образовательных траекторий студентов, обеспечивающих повышение их конкурентоспособности на рынке труда за счет организации эффективного взаимодействия вуза, студентов и работодателей.

В ходе проведенного исследования получены следующие результаты, формирующие приращение научного знания:

1. Сформирован подход к решению задачи построения квалификационной модели выпускника вуза как набора квалификационных единиц — характеристик, отражающих его способность осуществлять ту или иную производственную деятельность. Модель включает в себя лингвистическое описание характеристик выпускника и числовые значения, характеризующие их уровень. Предложенный подход основан на обобщении требований компаний-партнеров вуза и представлении результатов освоения программ ВПО и ДПО как характеристик, отвечающих потребностям работодателей. В дополнение к разработанным ранее подходам и мето-

дам (В. Байденко, О. Берестенева, М. Ильязова, В. Шадриков1), данный подход ориентирован на потребности групп работодателей, приоритетных для выпускников данного вуза.

2. Предложена модель формализации требований работодателей к уровню компетентностных квалификационных единиц (ККЕ) и оценки величин ККЕ, фактически сформированных у студентов и выпускников. При построении модели реализована двухэтапная процедура оценивания: на первом этапе определяется соответствие числовых (балльных) оценок квалификационных характеристик лингвистическим оценочным уровням, на втором этапе устанавливается соответствие оценочных уровней требованиям работодателей. Предлагаемая модель является развитием применявшихся ранее методов (Т. Азарнова, Е. Жилина, С. Скороход2) и позволяет сформировать обобщенную функцию, описывающую степень соответствия студента либо выпускника требованиям работодателей.

3. Разработан алгоритм оценки востребованности выпускника вуза в заданном отраслевом сегменте рынка труда и у конкретных работодателей. В отличие от широко распространенных моделей, основанных на использовании макроэкономических показателей (И. Акперов, В. Гуртов, Д. Марков, Б. Токарский3), в основе алгоритма лежит модель кадровых перемещений внутри предприятия-партнера университета, позволяющая оценить относительную востребованность выпускников на предприятиях-партнерах для групп обучаемых с учетом перспективного высвобождения должностей (групп должностей). В результате реализации данного алгоритма вуз получает возможность выполнить разбиение группы студентов, обучающихся в рамках одной специальности (направления), на подгруппы (профили, специализации, малые группы) с учетом реальных запросов рынка труда.

1 Байденко В.И. Компетенции в профессиональном образовании (к освоению компетентностного подхода)// Высшее образование в России. — № 11. — 2004.; Берестнева О.Г., Шевелев Г.Е., Фисоченко О.Н. Алгоритмы принятия решений о компетентности студентов и молодых специалистов. Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6.; Ильязова М.Д. Вопросы разработки модели выпускника вуза в рамках компетентностного подхода // Тез. Докл. 51-ая научной конференции профессорско-преподавательского состава Астраханского государственного технического университета (18-22 апреля 2007 г.). — Астрахань, 2007Шадриков В.Д. Новая модель специалиста: инновационная подготовка и компетентностный подхода/Высшее образование сегодня. — № 8. — 2004.

2 Азарнова Т.В., Кретинина ЕЛ., Столбовская A.B. Нечеткие технологии трехсторонней комплексной оценки качества образовательных услуг. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2008. № 2. С. 56-60.; Жилина E.B. Нечеткие модели оценки успешности освоения дисциплины студентом. Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. № 35. С. 7079.; Скороход C.B. Моделирование компетенций персонала на базе нечеткого подхода. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2009. Т. 101. № 12. С. 153-160.

Акперов И.Г. Прогнозирование потребности в специалистах и управление региональной системой образования. М.: Высшая школа, 1998. - 306 е.; Гуртов В.А., Питухин Е.А., Серова Л.М. Моделирование потребностей в кадрах с профессиональным образованием. Проблемы прогнозирования. 2007. № 6. С. 91-108.; Марков Д.В. Методика прогнозирования потребности региона в кадрах. Известия Иркутской государственной экономической академии. 2009. № 4. С. 116-120. Токарский Б.Л., Змановский И.С. Стратегия анализа и прогноза рынка труда крупного города в условиях кризисной экономики. Известия Иркутской государственной экономической академии (Байкальский государственный университет экономики и права) (электронный журнал). 2010. № 5. С. 10-17.

4. Разработан алгоритм ветвления образовательной траектории, предусматривающий разбиение группы студентов, обучающихся по одной специальности (направлению), на подгруппы в зависимости от потребностей в кадрах отраслевых сегментов рынка труда, уровня подготовленности студентов и их предпочтений. В отличие от разработанных ранее моделей управления образовательной траекторией (В. Долятовский, JI. Растригин, Г. Маврин4), данный алгоритм ориентирован на применение вузом как одним из операторов рынка труда и учитывает как количественные параметры (востребованность специалистов), так и формализованные качественные оценки (уровень ККЕ, сформированных у обучаемых).

5. В дополнение к существующим неформализованным методам и математическим моделям выбора маршрута обучения студента (Е. Гончарова, Т. Елисеева, Е. Леванова5) предложена модель проектирования личностно-ориентированных образовательных траекторий, основанная на решении задачи математического программирования. Целевая функция задачи определяется так, чтобы обеспечить максимальное соответствие уровня квалификационных характеристик, сформированных у обучаемого по окончании изучения выбранных дисциплин, требованиям, предъявляемым к специалисту на рабочих местах с высокой оценочной вероятностью высвобождения.

6. Разработан программный комплекс, обеспечивающий реализацию алгоритма построения адаптивных образовательных траекторий. Данный комплекс позволяет выполнять обработку информации, получаемой от работодателей, студентов и сотрудников вуза, поддерживает процесс формирования управленческих решений, направленных на адаптацию образовательного процесса под изменяющиеся требования заинтересованных субъектов. Проведена апробация разработанных моделей, методов и инструментария путем решения задачи проектирования образовательных траекторий для студентов специальности «Математические методы в экономике» Южно-Российского государственного политехнического университета (Новочеркасского политехнического института) им. М.И. Платова.

4 Долятовский В.А., Мазур О.А . Стратегическое планирование деятельности вуза на рынке образовательных услуг -Ростов-на-Дону: РГЭУ-НИЭУП,2006, 232 е.; Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. - Рига : Зинатне, 1986. - 160 е.; Маврин, Г.В. К вопросу о формировании интегрированной инновационной системы непрерывного профессионального образования для подготовки и переподготовки конкурентоспособных специалистов автомобильного профиля / Г.В. Маврин [и др.] // Вестник Казан, технол. ун-та. -2010. - №5. -С.279.

Гончарова Е.В., Чумичева P.M. организация индивидуальной образовательной траектории обучения бакалавров. Вестник Нижневартовского государственного гуманитарного университета. 2012. № 2. С. 3-11.; Елисеева Т.И., Гаф-форова Е.Б., Юрченко Е.Г., Головина О.П. Качество образования: выполнение требований заинтересованных сторон. Высшее образование в России. 2009. № 6. С. 60-66.; Леванова Е.А. Организация образовательного процесса в вузе на основе индивидуальной траектории профессионального развития будущего специалиста. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Проблемы высшего образования. 2013. № 2. С. 206-210.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость работы состоит в развитии математического инструментария, применяемого для оценки качества подготовки студентов в вузах и анализа востребованности выпускников вуза со стороны работодателей.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанных моделей для принятия управленческих решений при организации практико-ориентированного образовательного процесса в вузах. Разработанный математический инструментарий позволяет руководству кафедр и факультетов вузов выявить и описать формализовано актуальные потребности ключевых субъектов рынка труда. В дальнейшем это дает возможность задействовать резервы ФГОС и учебных планов в части вариативных составляющих и формировать траектории обучения студентов, отвечающие требованиям как самих обучаемых, так и их потенциальных работодателей.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на XXI Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике, IV Международной научно-практической конференции «Экономические науки в России и за рубежом» (2011г.), ежегодных научно-практических семинарах кафедры «Прикладная математика» ЮРГПУ (НПИ) (20092011гг.).

Актуальность темы диссертационного исследования подтверждается тем, что основные ее разделы были включены в отчеты по госбюджетной научно-исследовательской работе «Разработка и апробация моделей, методов и механизмов межрегиональной интеграции технических университетов, обеспечивающих корпоративную подготовку конкурентоспособных специалистов для инновационной экономики», выполненной по заказу Минобразования РФ в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010гг. и 2011г.)».

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 16 печатных работ общим объемом 65,14 п.л. (личный вклад автора 8,46 п.л.), из них 4 коллективных монографии, 4 статьи в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук, а также свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертационной работы последовательно раскрывает цели и задачи исследования, состоит из введения, трех глав, заключения, библио-

11

графического списка, включающего 154 наименования, содержит 21 рисунок, 9 таблиц и 10 приложений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Во введении обоснованы актуальность темы исследования и степень разработанности проблемы, сформулированы цель и задачи работы, определены объект, предмет и методологические основы исследования, выделены научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

1. Проведен анализ существующих и перспективных форм взаимодействия вузов и организаций-работодателей. Предложена общая схема построения вариативной образовательной траектории, определены основные принципы оценки квалификационных характеристик (единиц) обучаемых в ходе ее реализации. Предложен подход к формированию квалификационной модели обучаемого, включающей лингвистическое описание квалификационных единиц и числовые значения, характеризующие их уровень.

Проведенный анализ позволяет утверждать, что ведущие вузы страны и динамично развивающиеся предприятия в настоящее время заинтересованы в налаживании системного взаимодействия в сфере подготовки специалистов, обладающих набором знаний, умений, навыков, компетенций, востребованных как в текущий момент, так и в перспективе.

Наметилась тенденция к созданию на базе ведущих вузов корпоративных образовательных сред (КОС), в рамках которых вузы организуют образовательный процесс совместно с предприятиями-партнерами. Образовательный процесс, организованный на базе корпоративных структур, должен обеспечивать реализацию компетентностного подхода к подготовке специалистов. Реализация такого подхода требует более активного привлечения представителей работодателей к образовательному процессу. Наиболее важную роль работодатели должны играть при разработке стандартов подготовки специалиста. В связи с этим в работе предлагается рассматривать формирование корпоративного портрета и квалификационной модели специалиста, как распределенный по времени многоэтапный процесс, участниками которого являются университет и предприятия-партнеры.

В ходе проектирования корпоративных стандартов и анализа их выполнения вузами возникает проблема количественной оценки уровня компетенций и иных квалификационных характеристик, сформированных у обучаемых. Для количественного анализа квалификационных характеристик широко применяются различные методы математического моделирования. Однако по-прежнему остается

12

актуальной задача совершенствования математического инструментария измерения и оценки квалификационных характеристик, построения моделей, позволяющих проводить анализ динамики уровня подготовленности обучаемого, выявлять факторы, влияющие на качество обучения, и прогнозировать его изменение в зависимости от принятия тех или иных управленческих решений.

В работе сформулированы и обоснованы принципы взаимодействия субъектов КОС с целью построения адаптивных образовательных и образовательно-производственных траекторий, реализуемых в рамках КОС. Организацию корпоративной подготовки специалистов, реализуемой вузами совместно с предприятиями и организациями-партнерами, иллюстрирует рисунок I6.

Рисунок 1 — Общий вид вариативной настраиваемой образовательно-профессиональной траектории

На рисунке 1 введены следующие обозначения:

1 - точка контроля качества знаний и ветвления траектории (поступление в вуз и выбор специальности);

2 - точка контроля и ветвления траектории (выбор специализации);

3 - точка контроля и ветвления (проектирование индивидуальных траекторий).

В точках ветвления производится обработка требований работодателей к содержанию и качеству подготовки специалиста. Вводится в рассмотрение понятие

6 Все иллюстративные материалы представляют собой авторские разработки.

квалификационной характеристики или компетентностной квалификационной единицы (ККЕ) как набора качеств обучаемого, характеризующего его способность выполнять некоторую профессиональную функцию. Набор ККЕ формируется для каждой специальности (направления) подготовки и составляет квалификационный портрет ее выпускника. Выделяются следующие кластеры ККЕ, входящих в обобщенный квалификационный портрет: личностные и профессиональные склонности, ККЕ социального взаимодействия, ККЕ в сфере самостоятельной и познавательной, базовые ККЕ, общенаучные ККЕ, общепрофессиональные ККЕ, специальные ККЕ, инструментальные ККЕ.

В каждой точке ветвления образовательной траектории вуз и предприятия, участвующие в образовательном процессе, совместно оценивают уровень ККЕ, реально сформированных у обучаемого путем сравнения с некоторым согласованным эталоном.

2. Предложена модель формализации требований работодателей к уровню квалификационных характеристик обучаемых и оценки величин квалификационных характеристик, фактически сформированных у студентов и выпускников. Для оценки уровня квалификационных характеристик применяются нечеткие функции принадлежности.

В наиболее общей, лингвистической форме отраслевая квалификационная модель специалиста задается в виде: К ={к',К2,...,К'~1}. Здесь: К"'- лингвистическое описание ККЕ; т = \,М - номер ККЕ в наборе; М — общее число ККЕ в наборе. Каждому элементу набора Кт ставится в соответствие числовая оценка, отражающая уровень ККЕ. В процессе проектирования образовательной траектории эксперты, в качестве которых выступают преподаватели вузов и сотрудники кадровых служб предприятий-партнеров, выносят оценочные суждения для решения двух задач:

1. оценки фактически достигнутого квалификационного уровня у каждого обучаемого в точках ветвления траектории и в контрольных точках;

2. определения нормативного (требуемого) уровня ККЕ, как эталонного результата прохождения каждого этапа траектории.

Решение указанных задач осуществляется следующим образом. Вводится в рассмотрение лингвистическая переменная КГ - «достигнутый обучаемым уровень ККЕ/Г» для каждой ККЕ К". Предполагается, что имеется группа экспертов, которые разрабатывают требования к уровшо ККЕ и оценивают фактически сформи-

14

рованные ККЕ на соответствие предъявляемым требованиям. Формируется терм-множество лингвистической переменной {К1"}, то есть множество возможных вербальных оценок фактически сформированного уровня ККЕ К". Здесь: К1", у =1,./ -вербальное значение лингвистической переменной, характеризующей уровень т-й ККЕ; У - количество оценочных уровней. Универсальное терм-множество лингвистических оценок {К1"} задается следующим образом: {«отсутствие квалификации», «очень низкий уровень квалификации», «низкий уровень квалификации», «средний уровень квалификации», «высокий уровень квалификации», «очень высокий уровень квалификации»}. При этом оценка «отсутствие квалификации» выполняет функции нуля.

Пусть |Л7{'"; Ю"'\ - допустимый интервал балльных оценочных значений К" для ККЕ (в дальнейшем будем применять 100-балльную оценочную шкалу). Набор функций, ставящих в соответствие оценочным значениям КГ,, элементы описанного выше терм-множества лингвистической переменной {КГ}, задается в виде треугольных либо трапецевидных функций.

Каждый эксперт для каждого у-го значения лингвистической переменной Щ выделяет на интервале точки Ю"г, Л7™„ (Л7™< /<7™,<

Л7™4), которые имеют следующий смысл :

- Ю^ - максимальное значение, которое с абсолютной уверенностью не соответствует уровню ККЕ, описанному значением переменной К1™;

- А'/™ - минимальное значение, которое с абсолютной уверенностью соответствует уровню ККЕ, описанному значением переменной КХ";

- Я7"3 - максимальное значение, которое с абсолютной уверенностью соответствует уровню ККЕ, описанному значением переменной К1";

- Л7™4- минимальное значение, которое с абсолютной уверенностью не соответствует уровню ККЕ, описанному значением переменной Л7™;

В общем виде трапецевидные и треугольные функции принадлежности для всего множества значений лингвистической переменной КГ представлены на рисунке 2. Здесь через ц .(Ю "') обозначены значение функции принадлежности, отражающего соответствие балльной оценки т-й ККЕ у - му уровню.

, д.. т , - значения функции принадлежности, характеризующие соответствие ' ' квалификационной характеристики j-му оценочному уровню

Рисунок 2 — Общий вид функций принадлежности, применяемых для оценки фактического уровня квалификационных единиц

Для каждого у-го оценочного уровня на отрезках [ Ki'"{; КГг ] и [ Ä7™ ; Ki"\ ] функция принадлежности задается уравнением прямой. В точках Ki" и Ki'"t функция принадлежности равна нулю, на отрезке [ Ю"\; ] - единице.

Если количественная оценка сформированного у обучаемого уровня квалификации Кт составляет A7J баллов, то для каждого у- го квалификационного

уровня может быть определено значение функции принадлежности ц .(Ki ™ ). Параметры ßAKij"1 ) целесообразно нормировать.

Далее экспертам предлагается высказать утверждение: «уровень ICKE К" данного обучаемого соответствует (не соответствует) предъявляемым требованиям». Для формализованного описания этих утверждений функция принадлежности г)(КГ) е [0,1] строится следующим образом.

N - общее число экспертов, принимающих участие в оценке. Для каждого у -го (у = 0,5) уровня ККЕ m (m = \,M ) эксперты выносят суждения о его соответствии

предъявляемым требованиям. Если И"' - число экспертов, считающих, что уровень ККЕ по их оценке удовлетворяет предъявляемым требованиям, тогда значение

Ыт

функции принадлежности 7 (КГ") определяется из соотношения: /7 (КГ!) = .

Пусть балльная оценка уровня т - и ККЕ равна А7™. Тогда степень его соответствия требованиям рынка труда определяется с использованием агрегированной

функции р(КГ), которая задастся равенством = £ //(К/"!)х //. (ю"').

7=1 11]

3. Разработан алгоритм оценки востребованности выпускника вуза в заданном отраслевом сегменте рынка труда и у конкретных работодателей. Представлена задача определения оптимачьной численности персонала организации-партнера университета для должностей и групп должностей, на которые трудоустраиваются выпускники университет.

Распределение студентов по специализациям осуществляется таким образом, чтобы обеспечить их востребованность в будущем на рынке труда. Возникает необходимость применения методов, позволяющих получить приближенные значения параметров прогнозной востребованности выпускников.

В настоящей работе представлен подход, в основе которого лежит оценка прогнозной востребованности выпускников различных специальностей, направлений, специализаций и профилей подготовки на ведущем предприятии отрасли.

Рассмотрим крупную организацию, кадровая структура которой предполагает наличие в какой-то фиксированный момент времени Т к категорий работников. Будем считать, что рабочие места каждой категории требуют для выполнения профессиональной деятельности однородного по своему составу (возможно одинакового) набора компетенций сотрудников.

Пусть: п, (г) — число сотрудников, работающих на местах /' -й категории в момент времени Т; пц (т) — число сотрудников ; -й — категории, перемещающихся к моменту Т +1 в у -ю категорию; и„, (т +1) — число сотрудников / -й категории, принятых на работу к моменту времени Т +1 по отношению к моменту времени Т; п,к* 1 ~ число сотрудников / -й категории, покинувших предприятие к моменту времени Т +1; пк(г) — общее число сотрудников, покинувших предприятие в течение отрезка времени [г,Г + 1]; щ(т +1) - общее число сотрудников, принятых на работу в течение отрезка времени [г, Г + 1]. Граф возможных переходов сотрудников из одной категории в другую представлен на рисунке 3.

и0.,(Г + 1)

Рисунок 3 — Схема переходов сотрудников в соответствии с основными профессиональными категориями внутри кадровой системы предприятия

Нахождение показателей прогнозной потребности организации в специалистах различного профиля (в виде вектора х ) сводится к решению задачи оптимизации вида:

к

г = ^<7,(.г, -АГ/)2 ->гшп;

х-хР> 0;

где - оптимальное с точки зрения менеджмента предприятия количество специалистов /-й категории, Р = {рп\ - матрица, характеризующая кадровые перемещения внутри организации, р^ - частота перехода с должности / на должность ]. 1 = 1,к, у' = 1Д, где к- общее количество должностей, участвующих в анализе.

Значения весовых коэффициентов л/л,. > 0; Еа, =1| задаются так, чтобы учесть

Ч ' 1=1 )

допустимое отклонение от требуемой кадровой структуры с точки зрения менеджмента предприятия.

С учетом доли объема производства предприятий-партнеров в общем объеме производства соответствующих регионально-отраслевых кластеров, рассчитываются общерыночные показатели востребованности для выпускников, обучавшихся по различным специализациям.

4. Разработан алгоритм ветвления образовательной траектории, предусматривающий разбиение группы студентов, обучаюгцихся по одной специальности (направлению), на подгруппы в зависимости от потребностей в кадрах отраслевых сегментов рынка труда, уровня подготовленности студентов и их предпо-

чтений. Алгоритм ориентирован на минимизацию расхождения между фактически сформированными квалификационными характеристиками обучаемых и требованиями работодателей.

Решение задачи проектирования образовательной траектории в общем случае производится в три этапа.

Этап 1. В результате первичной профориентации и профотбора в профильных классах общеобразовательных школ осуществляется распределение выпускников на конкурсной основе по специальностям (направлениям) высшего профессионального образования (этот этап в работе не рассматривается).

Этап 2. Выполняется вторичный профотбор и определение специализации студентов в рамках специальности после освоения ими образовательной программы на 1-2 курсах и формирования у них общенаучных ККЕ, а также частичного формирования общепрофессиональных квалификационных характеристик.

Этап 3. Выбор индивидуальной адаптивной образовательной траектории.

Задача вторичного профотбора и определения специализации решается в следующей последовательности. Пусть й- общее количество студентов, обучающихся по некоторой специальности. Для каждого /-го студента (/ = 1,5/) и специализаций хр = 1, Бр рассчитывается мера отклонения сформированных у них ККЕ от требований отраслевых стандартов по формуле:

где: - относительная важность т-й ККЕ для выпускника специализации

вр = \,Бр, \i-id"') - значения функции принадлежности, характеризующие уровень

фактически сформированных ККЕ у г-го студента, ) - значения функции

принадлежности, характеризующие уровень ККЕ, полностью удовлетворяющий требованиям работодателей. Необходимо отметить, что, по построению, ц(к™р) = 1

(полное соответствие требованиям работодателей) и £ 1 для

V*I = 1, й, т = \,М , поэтому мера отклонения может быть представлена в виде:

Для каждого студента введем в рассмотрение параметр отражающий

рейтинг, предпочтительность специализации с его точки зрения.

Числовая оценка востребованности (рхр) выпускников специализации ьр определяется в соответствии с предложенным выше подходом.

Выбор специализации хр для каждого < - го студента осуществляется в соответствии со следующим алгоритмом:

1. Находится шах р , для определения наиболее востребованной специализа-

ч>

ции. После этого специализации упорядочиваются по убыванию востребованности согласно величинам р3р, (зр =

2. Рассчитываются показатели рейтинга р.р. и определяется средневзвешен-

_ 1Д"' _

ная приоритетность для каждой специализации: (¡¡р! = ——, (/ = 1, Бр).

3. Дня всех специализаций ¡р = 1и каждого студента рассчитывается мера расхождения ККЕ от требований корпоративного стандарта Акс1^. Для каждой

специализации задается величина Ак(1'^}- минимально допустимый уровень расхождения ККЕ, при котором допускается освоение студентом специализации.

4. Распределение студентов начинается со специализации с максимальным уровнем востребованности рзр. Определяется тах Д/'' - максимальный ранг специализации среди студентов. Для /, такого, что Р1Р достигает максимального уровня проверяется условие Акс!^' > ЛАт/^. Если оно выполняется, то студент в дальнейшем обучается по специализации .чр. В случае, если для двух студентов / и у выполняется Д1''=/-/'/ в первую очередь на специализацию яр распределяется студент с минимальным уровнем меры расхождения.

5. Предложена модель проектирования личностно-ориентированных образовательных траекторий, представленная как модель математического программирования. Целевая функция модели сформирована таким образом, чтобы обеспечить максимальное соответствие уровня квалификационных характеристик, сформированных у обучаемого по окончании изучения выбранных дисциплин, требованиям, предъявляемым к специалисту на рабочих местах с высокой оценочной возможностью высвобождения.

Пусть Л - общее количество студентов, обучающихся по некоторой специальности. К моменту ветвления образовательной траектории у каждого / - го сту-

20

дента (/ = 1,й) уже сформирован набор квалификационных характеристик. Обозначим его через К ={к\к2,...,к"}, где К'"- лингвистическое описание ККЕ, т = \,М - номер ККЕ в наборе, М - общее число ККЕ в наборе. Для каждого студента уровень ККЕ характеризуется вектором Л. = ...,с/!и...,где <1'"- балльная

оценка уровня т - й ККЕ для I- го студента.

Рассчитав соответствие фактического уровня ККЕ для каждого студента тому или иному оценочному уровню, получим матрицу {}, <7 = 1,0, т = \,М, где

д = 6 - количество оценочных уровней.

Пусть имеется N потенциально высвобождаемых должностей в организациях-партнерах. Обозначим через р) (/ = 1,7^) оценочную возможность высвобождения должности у к моменту окончания студентами обучения в вузе. Рабочие места обладают для будущего выпускника различной приоритетностью. Пусть - весовой коэффициент, описывающий значимость у -й должности для ¡- го студента (¡=1,Я , у'=1, V ). Если /-й студент готовится под конкретное рабочее место, Ру = 1.

Образовательная траектория формируется путем выбора нескольких образовательных (учебных) дисциплин из множества. Пусть {О,,} - полный набор доступных учебных дисциплин, g = \,G. Для освоения каждой дисциплины у обучаемого должен быть уже сформирован некоторый базовый уровень ККЕ, задаваемый набором: ) = (оД..., {о,)}

Элементы данного вектора представляют собой балльные оценки уровня ККЕ, минимально допустимые для освоения g - й учебной дисциплины. Далее формируется матрица {р/ = 1,5?, g = \,G, элементы которой характеризуют возможность для каждого / -го студента изучать g -ю дисциплину и задаются соот-

{1,если для всех т = 1, А/ выполняется :с/"' > с/"' (О) О, если выполняется с/"' < с/'" (О,,)

Каждая дисциплина характеризуется стоимостью обучения С'(6>,,) (возможно, нулевой) и продолжительностью обучения Т(Ом). Общая продолжительность обучения для одного студента не должна превышать некоторый предварительно установленный уровень 7П1ах. Суммарная стоимость обучения одного студента по всем дисциплинам также не может превышать некоторого допустимого уровня С„х.

Изучение каждой дисциплины обучаемым обеспечивает приращение его

ККЕ. Усредненный вектор Ас^О^ {^'(о^)).....Дг/А,(ой)} } отражает воздействие

дисциплины g на уровень всех ККЕ. После изучения /-м студентом ^-й дисциплины уровень его ККЕ может быть описан вектором ¿/(б^Д- = )(.,.. | , причем (1(Ох)"' = с1"' + /\сГ(Оу), т = 1,М.

-ТП ---

Далее рассчитывается матрица {/1.(с/(0 ) )}, д = 1,6, т = \,М ■ Элементы

' 8 Я

матрицы отражают соответствие квалификационных характеристик /-го студента <7 - му оценочному уровню.

Для всех потенциально высвобождаемых должностей у = 1,УУ работодатели выносят суждения о необходимом уровне квалификационных характеристик, которые можно формально описать в виде набора из N матриц {к""1}^.. Каждый элемент у - й матрицы характеризует соответствие -го уровня т - й ККЕ требованиям, предъявляемым к сотруднику на у - й должности.

Зная характеристики {//.(¿(О )"')} и {Ят<^} для каждого ¡-го студента ' 2 ^ J

можно рассчитать соответствие его т -й квалификации требованиям, предъявляемым на у - й должности после изучения образовательной программы g. Обозначим степень соответствия через Л™*. Тогда можно записать:

А7 = ¿ЛГ х)"', для всех т = \Л, / =ЬЙ, У = Ш, g = hG.

ч=| ' £ Я

Для каждого /'-го студента может быть рассчитан параметр, характеризующий общее соответствие уровня подготовки после изучения дисциплины g требованиям, предъявляемьм на у -м рабочем месте: О*и= у дГ - как суммарное со-

лг=1 1

ответствие по всем квалификационным характеристикам.

N

Сумма й? = Ё йЦ является характеристикой общего соответствия уровня ' У=1 у

подготовки / -го студента после изучения дисциплины g требованиям, предъявляемым на всех потенциально вакантных должностях у = 1,ЛГ.

Можно сформулировать оптимизационную задачу, позволяющую осуществить выбор учебных дисциплин для каждого студента. Целевая функция строится таким образом, чтобы для группы студентов, по окончании освоения ими учебных

дисциплин из предлагаемого набора, обеспечить максимальное соответствие уровня их квалификационных характеристик требованиям, предъявляемым на потенциально высвобождаемых рабочих местах. В качестве переменных задачи введем булеву переменную

{1, earn i — it студент изучет g — ю учебную дисциплину О, в противном случае.

Выбор дисциплин для изучения i'-м студентом должен осуществляться та-

G „

ким образом, чтобы выполнялось условие £ pjg х xjg х D? -> max .

Т.е. для студента должно обеспечиваться максимальное общее соответствие высвобождаемым должностям. Параметры р. , определяемые, исходя из соотношения (2.25), обеспечивают учет в целевой функции только тех слагаемых, которые соответствуют дисциплинам, доступным для изучения i -м студентом.

Вуз заинтересован в повышении качества и целевой направленности подготовки (и, следовательно, потенциала трудоустройства) для всех студентов, обучающихся в рамках заданной специальности (направления). Следовательно, должно

St G „

выполняться: У У p. xx-xD° —> max i = 1 " '

Откорректируем целевую функцию таким образом, чтобы наибольший вклад в формирование ее значений вносили слагаемые, соответствующие должностям с более высокими оценочными возможностями высвобождения ру (у = 1, N) и более

высокой значимостью для студентов /Г (ЫД j=1,.Y ). Для этого введем параметр

N

D? = X p.xp'.xDf; ' у=1 J J 'J

С учетом этого целевая функция задачи проектирования образовательных

st G -г

траектории будет иметь вид: £ Z Р х х- х D? -> шах

/ = U'=1 's к '

Введем ограничение на суммарное время, которое может затратить каждый обучаемый на освоение учебных дисциплин:

s-1

Также введем ограничение на общую стоимость освоения учебных дисциплин:

Тогда задача проектирования образовательных траекторий будет иметь вид:

» в „„ £ Е А х .г., х £>? -> шах

/ = 1£=1 А '

г-1

«-1

б. Разработан программный комплекс, обеспечивающий реализацию алгоритма ветвления образовательной траектории и модели проектирования адаптивной личностно-ориентированной образовательной траектории. Проведена апробация разработанных моделей, алгоритмов и инструментария путем решения задачи проектирования образовательных траекторий для студентов спегщально-сти «Математические методы в экономике» Южно-Российского государственного политехнического университета (НПИ) имени М.И. Платова.

Выбор специализации для студентов специальности «Математические методы в экономике» производится после окончания обучения студентов на младших курсах. Накопленный опыт позволил выделить три основных профиля трудоустройства и профессионального продвижения выпускников: финансовый анализ, финансовый менеджмент и финансовое планирование; маркетинг, продажи, общий менеджмент; банковское дело. На последнем курсе обучения формируется лич-ностно-ориентированная образовательная траектория, включающая как унифицированные, так и дисциплины по выбору, а также дисциплины, изучаемые в рамках программ и направлений дополнительного профессионального образования.

Выбор специализации на третьем курсе осуществляется на основе анализа соответствия квалификационных характеристик студентов требованиям актуальных для выпускников направлений профессиональной деятельности. Общий набор квалификационных характеристик или квалификационных компетентностных единиц (ККЕ) формируется предварительно экспертной группой. В состав экспертной группы включены преподаватели выпускающей кафедры («Прикладная математика»), других кафедр экономического профиля ЮРГПУ (НПИ), специалисты предприятий и организаций-работодателей.

Полный перечень ККЕ, входящих в итоговый обобщенный квалификационный портрет, включает в себя 49 квалификационных характеристик. На кафедре

прикладной математики ЮРГПУ (НПИ) внедрена кредитно-рейтинговая система оценки качества подготовки студентов, что дает возможность оценить результат изучения той или иной дисциплины как по стандартной, пятибалльной, так и по 100-балльной шкале. Область значений, задаваемая в баллах, позволяет построить трапецевидные функции принадлежности, отражающие соответствие количественных значений лингвистическим оценкам уровня ККЕ.

Каждому эксперту предлагается высказать свои суждения по следующим вопросам:

1. Охарактеризовать соответствие оценочных уровней, применяемых в ходе анализа ККЕ, точкам на оси балльных характеристик.

2. Охарактеризовать соответствие различных оценочных уровней ККЕ требованиям, предъявляемым к выпускникам специальности ММЭ на рынке труда.

3. Оценить востребованность выпускников специальности ММЭ на рынке труда (по профилям трудоустройства).

Задача первичного ветвления образовательной траектории специальности ММЭ решалась для студентов, обучавшихся на третьем курсе в 2010/2011 учебном году. Предварительно определялась востребованность выпускников специальности ММЭ в разрезе специализаций (профилей трудоустройства). Для этого использовались данные о состоянии и перспективах развития кадровых систем 9 организаций, являющихся лидерами своих регионально-отраслевых сегментов. По результатам обработки этой информации рассчитана востребованность выпускников различных специализаций. Наибольшей востребованностью на рынке пользуются специалисты, обладающие специализацией в сфере маркетинга и общего менеджмента, несколько менее востребованы специалисты по профилю «Финансовый анализ, финансовый менеджмент и финансовое планирование», востребованность специалистов в сфере банковского дела находится на третьем месте.

Для решения задачи проектирования индивидуальных образовательных траекторий студентов пятого курса, обучавшихся на специальности ММЭ в 2010/2011 учебном году, осуществлялась прогнозная оценка высвобождения должностей в организациях-работодателях. Всего, по состоянию на начало 2010/2011 учебного года работодателями было предложено 26 различных должностей, которые потенциально могут замещаться выпускниками данной специальности. Значительная часть заявок (в 2011г. — 19) поступает от работодателей, являющихся партнерами университета. Остальные заявки поступают от работодателей, принимающих выпускников на работу разово. В ходе проектирования индивидуальных траекторий принято ре-

шение руководствоваться требованиями работодателей, входящих в первую категорию (постоянные партнеры университета).

Пусть pJ - оценочная вероятность высвобождения й должности, у = 1,А', где N - количество должностей, которые потенциально могут быть заняты выпускниками (в нашем случае Л/=19).

По результатам оценивания получили следующие значения для р] j = l,N:

Р\ =1» Р2 =1> Рз =0,8> РА =1> Р5 =0'6' Р1 =1> =0'8' Р9 =1' Яю =1> Р\ \ =1>

Р\ =1 ' Р\2 =0'6' Р\Ъ =1' р\А = 1> ^15 =1' Р\6 =1> Р\1 = 0'8' ^18 =0'6' Р\9 =1 '

Проведена оценка уровня фактически сформированных ККЕ у студентов третьего и пятого курсов. Оценка предпочтения студентами различных специализаций и рабочих мест проводилась на основе данных анкетирования. Студенты выносили суждения в лингвистической форме, которые затем переводились в числовую методом сравнения относительно стандартов

Проектирование индивидуальных образовательных траекторий для студентов пятого курса осуществлялось таким образом, чтобы сформировать у них набор квалификационных характеристик, максимально соответствующий требованиям потенциальных работодателей. Данные требования работодатели формулировали в ходе анкетирования.

Каждый работодатель высказывает свое мнение относительно того, является ли тот или иной уровень некоторой ККЕ приемлемым для данной должности. Работодатели выносили оценки в лингвистической форме, которые затем переводились в числовую форму методом сравнения относительно стандартов. Результатом становится набор матриц {Rq'}J ■ Для V/ = 1,ЛГ элементы Л'" характеризуют, насколько q-

й уровень т - й ККЕ соответствует требованиям, предъявляемым на у - й должности (д = йд, т = ш). В нашем случае N = 19, М = 44,д = 6. К™ е[0;1].

Индивидуальные образовательные траектории студентов пятого курса формируются путем подбора для каждого обучаемого учебных дисциплин, наиболее соответствующих его предпочтениям и квалификационным характеристикам. При этом все студенты одной учебной группы изучают дисциплины, входящие в состав инвариантной составляющей федерального и регионального компонента, кроме того, существует блок дисциплин «по выбору обучаемого». Дисциплины, входящие в блок дисциплин по выбору, изучаются студентами в составе малых групп (подгрупп). Помимо изучения дисциплин, входящих в основной учебный план специ-

26

альности, студенты могут обучаться по различным направлениям дополнительного профессионального образования (ДПО). Такие программы осваиваются студентами на платной основе, оплата может производиться как непосредственно самим студентом, так и его будущим работодателем.

Каждая учебная дисциплина, как входящая в основную образовательную программу, так и включенная в программу ДПО, характеризуется продолжительностью обучения. Суммарная продолжительность учебной нагрузки на студентов в течение семестра не может превышать нормативно установленных значений.

Студентам специальности ММЭ предложено для изучения двенадцать учебных дисциплин, входящие в блоки «по выбору» и включенных в программы ДПО.

Задача профилизации и индивидуализации образовательных траекторий решалась численно в соответствии с алгоритмами, изложенными во второй главе работы, с использование специально разработанного программного комплекса «Формирование адаптивных образовательных траекторий студентов» (рисунок 4).

[ Т /Д И!СI "*| П,,« т! ' , , ,Н„ , . Т, .... > I > ......."Г.......I..............."■■■■М!

Отчеты о рекомендованных специализациях! Выбор траектории |

15500 23000 20000 22500 22500 7500 7000 14500 4500 12000 11500 19000

0.964705802352941 0 964705882352541

7000 114500

0,964705832352941 1 0 964705882352941 1

0,36471)5832352341 1

О 385234117647053 2 0.385294117647059 2 0,385234117647053 2 0,98529411764?059 2 0 385234117647053 2 0,985294117647а59|2 0 38525411764705312 0,985294117647053 | 2 0.385234117647053 12

Номер студента Образовательно* Количество студентов

Максимальная гч

»обучений руб .л-елы-юсто обучения 1

.10

Ш I

|19000 |

номер студента

посмотреть результаты по студенту 1

посмотреть

запуск расчета

Рисунок 4 — Экранная форма решения задачи проектирования личностно-ориентнрованной траектории Данный программный комплекс выполняет следующие функции:

— хранение и редактирование анкетных данных обучающихся;

— учет требований к уровню ККЕ обучаемых и выпускников;

— контроль соответствия знаний обучаемого предъявляемым требованиям

— распределение студентов по специализациям;

— распределение студентов для обучения различным учебным дисципли-

нам.

Программный комплекс состоит из следующих частей:

1. Основное приложение. Представляет собой интерфейс для просмотра и редактирования данных о студентах и их успеваемости и т.д. Также основное приложение содержит интерфейс для вызова необходимых отчетов.

2. База данных на основе MySql. В базе хранятся все необходимые данные, а также хранимые процедуры для работы с ними.

3. Программа для просмотра и работы с отчетами, сформированными системой. Система построена с возможностью расширения и, при необходимости, добавления новых форм отчетов. Просмотровщик имеет возможность экспортировать отчеты в различные форматы: PDF, XPS, XML, HTML, Word, Excel, RTF, TXT, CSV, EMF, BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF и др.

С использованием сформированных исходных данных, состав которых представлен выше, при помощи программного комплекса «Формирование адаптивных образовательных траекторий студентов» были решены две задачи:

1. Распределение студентов третьего курса по профилям обучения;

2. Проектирование индивидуальных образовательных траекторий студентов пятого курса.

Задача формирования для студентов пятого курса личностно-ориентированных образовательных траекторий решалась в два этапа:

1. Для каждого студента определялся набор учебных дисциплин, обеспечивающий наиболее полное соответствие его квалификационных характеристик требованиям потенциальных работодателей.

2. На втором этапе производился выбор образовательных траекторий из полученного набора таким образом, чтобы обеспечить выполнение условия экономической эффективности оказания дополнительных образовательных услуг для университета.

Результаты решения задачи представляют собой блок учебных дисциплин, входящих в личностно-ориентированную программу, сформированную для каждого студента, а также информацию о вакансиях, заявленных работодателями, которые сможет занять студент после освоения основной и дополнительной образовательной программы. Проведена оценка экономического эффекта, получаемого вузом и обучаемым в ходе реализации адаптивной образовательной траектории. Экономический эффект, получаемый вузом, состоит в дополнительном доходе от оказания образовательных услуг студентам, изучающим учебные дисциплины,

входящие в состав личностно-ориентированных образовательных программ.

Экономический эффект, получаемый студентом, представляет собой разницу между недополученным доходом в случае нетрудоустройства после окончания вуза и фактическими затратами на освоение дополнительных учебных дисциплин. По результатам решения задачи проектирования образовательных траекторий для студентов ЮРГПУ(НПИ) экономический эффект, получаемый студентами, составил в среднем 57 ООО рублей на человека, а экономический эффект университета — 274100 рублей.

В заключении диссертации изложены основные результаты и предложения, вытекающие из проведенного исследования.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы: Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ:

1. Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Оптимальное проектирование адаптивных траекторий подготовки специалистов в корпоративной среде обучения / Креативная экономика. - 2011. №1. - С.49-55. - 0,41/0,2 пл.

2. Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Оценка и прогнозирование потребности предприятия в выпускниках вузов // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). - 2011. -№4. Новочеркасск: ИД «Политехник», — С. 165-174. — 0,6/0,3 п.л.

3. Овчинников П.В. Разработка и реализация алгоритма ветвления и настройки траектории обучения студента в техническом вузе с учетом требований отраслевого и регионального рынков труда // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 5; URL: http://www.science-education.ru/105-7126. - 0,54 п.л.

4. Овчинников П.В. Применение нечетких моделей для оценки соответствия содержания и качества подготовки студентов требованиям работодателей в ходе проектирования вариативной настраиваемой образовательной траектории // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 2; URL: http://www.science-education.ru/116-12594. - 0,44 п.л.

Монографии и статьи в других научных изданиях:

5. Шукшунов В.Е., Ткачев А.Н., Сучков Г.В., Лобова Т.В., Овчинников П.В. Организация корпоративной практико-ориентированной подготовки конкуретоспо-собных специалистов [монография] / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) — Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. - 159с. - 9,3/1,2 п.л.

6. Шукшунов В.Е., Ткачев А.Н., Лобова Т.В., Овчинников П.В. Технологи корпоративной подготовки конкурентоспособных специалистов в системе непрерывного образования [монография] / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. -262с. - 15,34/1,5 п.л.

7. Ткачев А.Н., Сучков Г.В., Иванченко А.Н., Овчинников П.В. Организация подготовки конкурентоспособных специалистов в сетевой межвузовской образовательной среде [монография] / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) — Новочеркасск: ЮРГТУ, 2009.-236с,- 13,72/1,0 п.л.

8. Ткачев А.Н., Сучков Г.В., Гринченков Д.В., Овчинников П.В. Принципы, модели и технологии корпоративной подготовки специалистов в сетевой межвузовской образовательной среде [монография] / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) — Новочеркасск: Лик, 2010. - 339с. -19,53/1,5 п.л.

9. Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Корпоративная стратегия развития персонала, реализуемая техническим университетом и предприятием-партнером // Инновационные технологии в технических университетах: сб. науч. ст. по проблемам высш.шк. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2006. — С. 174177,- 0,2/0,1 пл.

10. Овчинников П.В., Ткачев А.Н., Цыбин A.C. Организация корпоративной подготовки специалистов в техническом университете как элемент стратегии развития персонала предприятия // Известия Международной Академии наук Высшей школы. - 2006. №4(38). - С.40-49. - 0,56/0,1 п.л.

11. Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Формирование прогноза потребности предприятия в молодых специалистах // Математические методы в физике, технике и экономике: сб. науч. ст. каф. «Прикладная математика» / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) — Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2006. — Прил.к журн,- С 117-122. -0,3/0,15 п.л.

12. Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Проектирование многоуровневой системы кадрового обеспечения деятельности предприятия // Математическое моделирование и информационные технологии: сб. науч. ст. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) — Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2007. — С 149-155. — 0,41/0,2 пл.

13. Овчинников П.В. Взаимодействие ЮРГТУ (НПИ) с предприятиями ЮФО РФ в сфере развития персонала // Опыт и проблемы трудоустройства выпускников вузов Южного федерального округа: Ш межвуз. науч.-практ. конф. - Шахты: ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2009. - С.61-62. - 0,13 пл.

14. Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Комплексная диагностика обучаемых при корпоративной подготовке и переподготовке персонала // Математическое моделирование и информационные технологии: сб. науч. ст. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) — Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2010. — С 163-176.-0,78/0,4 пл.

15. Овчинников ИВ., Ткачев А.Н. Проектирование и реализация адаптивных образовательных траекторий в системе непрерывного образования / Обозрение прикладной и промышленной математики. — 2010.- Т. 17, вып.З,- С.465-466. — 0,13/0,06 пл.

16. Овчинников П.В., Щербакова Л.И., Дьяконов Е.М., Колпахчьян П.Г. Работодатели в образовательной деятельности ЮРГТУ (НПИ) / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2012. - 44с. - 2,56/0,64 п.л.

Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

17. Формирование оптимальной образовательной траектории студента технического вуза I Авторы: Винник К.В., Овчинников П.В., Ткачев А.Н. // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ. - №2012612347. - М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2010.

Овчинников Петр Вячеславович

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ СПЕЦИАЛИСТОВ В ВУЗАХ

Автореферат

Подписано в печать 11.04.2014. Формат 60x84 '/к. Бумага офсетная. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 46-0406.

Отпечатано в ИД «Политехник» 346428, г. Новочеркасск, ул. Первомайская, 166.