ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАТНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ПРИ МОНИТОРИНГЕ КАЧЕСТВА ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ВУЗЕ
Авторы:
1.
Балаковский институт техники, технологии и управления (филиал) ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина»
2.
Балаковский институт техники, технологии и управления (филиал) ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина»
Тип:
Статья
Страницы:
с 67
по 73
Статус:
Опубликован
Получено:
05.04.2014
Одобрено:
25.04.2014
Опубликовано:
25.04.2014
Классификаторы:
ВАК 05.12.2013 Системы, сети и устройства телекоммуникаций
ВАК 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
ВАК 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
ВАК 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
ВАК 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
УДК 004.942:378.14.015.62
ГРНТИ 20.01 Общие вопросы информатики
ГРНТИ 28.01 Общие вопросы кибернетики
ГРНТИ 49.01 Общие вопросы связи
ГРНТИ 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ББК 32.88
ВАК 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
ВАК 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
ВАК 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
ВАК 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
УДК 004.942:378.14.015.62
ГРНТИ 20.01 Общие вопросы информатики
ГРНТИ 28.01 Общие вопросы кибернетики
ГРНТИ 49.01 Общие вопросы связи
ГРНТИ 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ББК 32.88
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
дополнительное образование в вузе, управление качеством дополнительного образования в вузе, система показателей качества дополнительного образования в вузе, обратные вычисления
Аннотация (русский):
Способность вуза обеспечивать высокое качество обучения по программам профессиональной переподготовки, повышения квалификации, довузовской подготовки является одним из факторов, определяющих его конкурентоспособность на рынке образовательных услуг. В связи с этим обоснована актуальность создания системы мониторинга качества дополнительного образования в вузе. Определена иерархическая система показателей качества дополнительного образования в вузе. Показана актуальность использования технологии обратных вычислений при принятии управленческих решений на основе результатов мониторинга. Приведен алгоритм выполнения обратных вычислений. Рассмотрены различные случаи агрегирования показателя высшего уровня с учетом разных знаков прироста показателей качества низшего уровня. Проведен расчет необходимого прироста показателей первой группы для увеличения на заданное значение интегрированного показателя качества дополнительного образования в вузе.
Способность вуза обеспечивать высокое качество обучения по программам профессиональной переподготовки, повышения квалификации, довузовской подготовки является одним из факторов, определяющих его конкурентоспособность на рынке образовательных услуг. В связи с этим обоснована актуальность создания системы мониторинга качества дополнительного образования в вузе. Определена иерархическая система показателей качества дополнительного образования в вузе. Показана актуальность использования технологии обратных вычислений при принятии управленческих решений на основе результатов мониторинга. Приведен алгоритм выполнения обратных вычислений. Рассмотрены различные случаи агрегирования показателя высшего уровня с учетом разных знаков прироста показателей качества низшего уровня. Проведен расчет необходимого прироста показателей первой группы для увеличения на заданное значение интегрированного показателя качества дополнительного образования в вузе.
Ключевые слова:
дополнительное образование в вузе, управление качеством дополнительного образования в вузе, система показателей качества дополнительного образования в вузе, обратные вычисления
дополнительное образование в вузе, управление качеством дополнительного образования в вузе, система показателей качества дополнительного образования в вузе, обратные вычисления
Введение В настоящее время одним из приоритетных направлений деятельности вузов является развитие дополнительного образования. Способность вуза обеспечивать высокое качество обучения по программам профессиональной переподготовки, повышения квалификации, дополнительным предпрофессиональным программам является одним из факторов, определяющих его конкурентоспособность на рынке образовательных услуг. В связи с этим возникает необходимость формирования системы управления качеством вузовского дополнительного образования, которая ориентирована на удовлетворение требований потребителей, переподготовку специалистов по направлениям, соответствующим требованиям рынка, и позволяет занять лидирующие позиции на рынке образовательных услуг. Для решения стратегических и оперативных задач управления качеством дополнительного образования в вузе необходимо наличие объективной информации о процессах и результатах деятельности подразделений вуза, реализующих дополнительные образовательные программы, что, в свою очередь, требует создания и поддержки в актуальном состоянии системы мониторинга качества образовательных услуг. Информационные объекты мониторинга - данные о слушателях, об организации учебного процесса, информация по учебно-методическому и нормативному обеспечению, финансовые сведения. Полученная информация является основанием для принятия управляющих решений, которые позволяют повысить результативность работы подразделения вуза, реализующего дополнительные образовательные программы. Анализ исследований в области оценки качества вузовского образования представлен в трудах В. А. Болотова, А. А. Большакова, Л. Б. Железновой, А. А. Захарова, А. М. Новикова, Н. А. Селезневой, Г. А. Шапоренковой и др. Авторы отмечают сложность оценки качества и проведения мониторинга мониторинга дополнительного образования на основе традиционно сложившихся подходов, т. к. нет федеральных образовательных стандартов, регламентирующих ведение деятельности по дополнительным образовательным программам. Таким образом, актуальной является задача разработки системы показателей качества, модели и методики оценки качества дополнительного образования в вузе и соответствующего этой задаче алгоритмического и программного обеспечения. Постановка задачи исследования При формировании управленческих решений по повышению качества дополнительного образования в вузе будем использовать методику, основанную на технологии обратных вычислений, которая позволяет получать значения приростов аргументов прямой функции на основании ее задаваемого значения и дополнительной информации, поступающей от лица, принимающего решение. Показатели, полученные в ходе мониторинга качества дополнительного образования в вузе, представляем в виде дерева показателей (рис. 1), где выделены следующие агрегативные группы: показатели конечных результатов образовательного процесса (доля слушателей, успешно окончивших обучение; доля слушателей, окончивших обучение на отлично; доля слушателей, устроившихся на работу (поступивших в вуз) по профилю обучения; доля слушателей, продолживших обучение по другим образовательным программам; доля слушателей, удовлетворенных обучением и др.); показатели качества реализации образовательного процесса (остепененность преподавательского состава; количество сертифицированных преподавателей; рейтинг преподавателей на основе анкетирования слушателей; использование современных технологий обучения; модульность образовательных программ и др.); показатели качества управления деятельностью подразделения (востребованность образовательных программ; организация контроля и диагностики результатов обучения; проведение мониторинговых исследований рыночных потребностей; организация повышения квалификации преподавателей и др.); показатели ресурсного обеспечения (количество специальностей, направлений подготовки; доля приведенного контингента; показатели сохранности контингента; динамика спроса на обучение; размер финансовых вложений для организации обучения; наличие необходимой материально-технической базы и др.) [1, 2]. Рис. 1. Иерархическая структура показателей На основании анализа результатов мониторинга проводится оценка деятельности вузовского подразделения, реализующего дополнительные образовательные программы. Как показывает практика, актуальной задачей после проведения этого анализа является повышение качества дополнительного образования в вузе. При этом возникает необходимость определить приросты терминальных вершин дерева целей на основании прямых зависимостей показателей; информации о желаемых направлениях в изменениях показателей; информации о приоритетности в изменениях показателей; информации о желаемом приросте. Алгоритм анализа результатов мониторинга на основе технологии обратных вычислений Проводим формирование дерева целей, на котором направление изменения показателей отражаем, используя знаки «+» или «-» (увеличение или уменьшение), а приоритетность целей - с помощью их коэффициентов относительной важности (рис. 2). Рис. 2. Иерархическая структура показателей в стандартном виде для метода обратных вычислений С учетом вышесказанного алгоритм выполнения обратных вычислений будет представлен следующим образом [3]: Определяем новые значения показателей качества первого уровня () на основе заданного прироста качества показателя нулевого уровня (), приоритетности показателей первого уровня (αj), информации о направлениях в изменении показателей качества. Определяем новые значения показателей качества второго уровня () на основе новых значений показателей первого уровня, приоритетности показателей второго уровня (αij), информации о направлениях в изменении показателей качества. Для упрощения процесса обратных вычислений производим свертку дерева целей. При этом вводим фиктивные переменные, которые объединяют блоки по два аргумента [4]. Рассмотрим данную процедуру на примере первого иерархического уровня (рис. 3). Рис. 3. Группировка критериев с введением фиктивных переменных Производим последовательное попарное объединение аргументов в группы. Полученные пары обозначаются как новые идентификаторы (рис. 4). Если знаки приростов полученных пар аргументов являются одинаковыми, то общий знак прироста будет тот же, что и аргументов. Если знаки приростов полученных пар аргументов неодинаковы, то общий знак прироста определяется знаком аргумента, имеющего больший коэффициент относительной важности. Коэффициент относительной важности объединенной группы определяется как сумма коэффициентов относительной важности аргументов. Рис. 4. Попарное объединение соседних групп Так как сумма коэффициентов относительной важности должна равняться единице, то при развертке каждой фиктивной переменной выполняем нормирование коэффициентов относительной важности для отдельных аргументов, которое осуществляется по следующим формулам: , . Например, рассчитаем новые коэффициенты относительной важности для группы показателей : . . Аналогичным образом производим свертку/развертку показателей второго иерархического уровня. При агрегировании показателя высшего уровня из двух показателей низшего уровня возникает проблема учета разных знаков прироста показателей качества. Обозначим через α1 и α2 приоритеты показателей (коэффициенты относительной важности). При совпадении знака желаемого прироста функции со знаками аргументов (рис. 5) и при наличии аддитивной функции решение производим следующим образом. Рис. 5. Агрегирование показателей (вариант 1) Прирост функции следует разделить пропорционально коэффициентам знаки приростов полученных пар аргументов α1 и α2, в результате чего получим: откуда Аналогично решается задача, если знаки приростов всех аргументов и функции отрицательны. Второй случай - прирост показателя осуществляется за счет прироста только одного аргумента, например показателя (рис. 6). Рис. 6. Агрегирование показателей (вариант 2) Для вычисления прироста аргументов в этом случае получим следующую обобщенную формулу: Рассмотрим третий случай, когда прирост происходит за счет приращения первого аргумента и уменьшения второго (рис. 7). Рис. 7. Агрегирование показателей (вариант 3) Получим следующую систему уравнений: Решая данную систему, определяем значения приращений: В обобщенном виде приросты показателей нижнего уровня определяем по формуле Рассмотрим пример использования технологии обратных вычислений при проведении мониторинга качества дополнительного образования в вузе. В результате мониторинга было получено значение интегрального показателя качества дополнительного образования - 0,72. Определим необходимый уровень повышения показателей первой группы для достижения значения интегрального показателя 0,8 (рис. 8). Рис. 8. Повышение уровня показателей первой группы Так как знаки аргументов совпадают со знаком желаемого прироста функции, то воспользуемся соотношением откуда Проводя аналогичные вычисления для следующего уровня иерархии, получаем значение прироста показателей нижнего уровня. Так, например, необходимый прирост доли слушателей, успешно окончивших обучение, составил Заключение Таким образом, своевременное проведение мониторинга качества вузовского дополнительного образования является важной составляющей управления подразделением вуза, реализующим дополнительные образовательные программы, а также всей системы управления в вузе. Предложенный подход к мониторингу качества вузовского дополнительного образования позволяет учесть его особенности. Внедрение технологий обратных вычислений в процедуру формирования управленческих решений предоставляет возможность выявления «слабых» сторон образовательного процесса и управления качеством вузовского дополнительного образования за счет фиксации уровня качества одних элементов и изменения уровня качества других элементов.
1. Большаков А. А. Создание системы управления качеством образования вуза с использованием сбалансированной системы показателей и интеллектуальных методов / А. А. Большаков, К. Н. 3олотько // Вестн. Сарат. гос. техн. ун-та. 2008. № 2 (33), вып. 2. С. 234-344.
2. Виштак О. В. Критерии оценки деятельности вузовского центра дополнительного образования / О. В. Виштак, И. А. Штырова // Фундаментальные исследования. 2013. № 4. С. 555-559.
3. Квятковская И. Ю. Теория принятия решений / И. Ю. Квятковская. Астрахань: ООО «ЦНТЭП», 2002. 99 с.
4. Одинцов Б. Е. Обратные вычисления в формировании экономических решений: учеб. пособие / Б. Е. Одинцов. М.: Финансы и статистика, 2004. 192 с.
