Модульное структурирование учебной дисциплины

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 378.146

МОДУЛЬНОЕ СТРУКТУРИРОВАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Modular structuring of classroom discipline

С.А. Сафонцев, Н.Ю. Сафонцева

Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия

S.A. Safontsev, N.Yu. Safontseva

South Federal University, Rostov-on-Don, Russia

Аннотация

В связи с разработкой профессиональных стандартов педагогической и научно-педагогической деятельности в образовательной организации высшего образования особое значение приобретает модульное структурирование образовательных и учебных программ на основе трудовых функций будущих выпускников университета. Вследствие максимального приближения системы образования к требованиям работодателей и квалификационным характеристикам сотрудников предприятий и организаций происходит преобразование дескрипторов компетенций в функциональную карту определенного вида профессиональной деятельности.

Если образовательный модуль объединяет в себе дисциплины, посвященные той или иной компетенции, то учебный модуль основывается на конкретном действии, представленном в форме проекта. В результате разведения понятий «образовательный модуль» и «учебный модуль», на первое место выходит автономная экспертиза наиболее содержательно значимых структурных элементов учебной дисциплины. С помощью построения дендрограммы в двухмерном континууме логических и конструктных взаимосвязей удается сформировать учебные модули, включающие в себя проблемные, тестовые и проектные задания, которые стимулируют заинтересованность процессом обучения, рефлексию собственных достижений и внутреннюю мотивацию студентов.

Совершенствование модульной структуры процесса обучения требует переработки сетевых учебно-методических ресурсов системы открытого и дистанционного образования. Ситуации неопределенности разрабатываются на основе структурных элементов учебного модуля, выявленных и ранжированных в процессе автономной экспертизы учебной дисциплины, а затем систематизированных при построении дендрограммы. Логические и конструктные взаимосвязи представляются с помощью двухмерного континуума на плоскости. Вдоль горизонтальной оси абсцисс на ранговой шкале располагаются структурные элементы в порядке их логического использования при изложении программного материала. Вдоль вертикальной оси ординат также с помощью ранговой шкалы представлены структурные элементы в порядке увеличения их комбинированных весомостей. Для любой пары структурных элементов согласно целевой функции расстояний можно рассчитать гипотенузу прямоугольного треугольника с катетами равными проекциям на координатные оси с помощью теоремы Пифагора.

В состав учебного модуля включаются наиболее взаимосвязанные структурные элементы, расстояния между которыми наименьшие. Таким способом отбираются концептуальные, прикладные и технологические ситуации неопределенности. Проблемные, тестовые и проектные задания являются основой фонда оценочных средств, сочетающих качественные и количественные способы оценивания учебных достижений. В качестве способа определения степени овладения трудовыми функциями предлагается использовать критериально-ориентированную оценочную шкалу.

Ключевые слова: трудовые функции, образовательный модуль, учебный модуль, структурный элемент, кластер разнообразия.

Abstract

In connection with the development of professional standards of pedagogical and scientific-pedagogical activity in educational organization of higher education the importance of particular modular structuring of educational and training programs based on the work functions of future graduates of the University. As a consequence of making the system of education to the demands of employers and job characteristics of employees of enterprises and organizations of transformation descriptors of competencies in the functional map of a certain kind of professional activity.

If educational module combines discipline on a particular competence, the training module is based on a particular action, presented in draft form. As a result of dilution of the concepts of "educational module" and "training module", the first place goes offline the most meaningful examination of the significant structural elements of the discipline. By constructing a dendrogram in a two-dimensional continuum and construct logical relationships are able to form learning modules, including distressed, test and design tasks that stimulate interest in the learning process, reflection of their own achievements and internal motivation of students.

Improving the modular structure of the training process requires processing network educational and methodical resources of open and distance education. Situations of uncertainty are developed based on the structural elements of the training module, the expressed numerically and ranked in the Autonomous process of examination of the discipline, and then systematized in constructing dendrogram. Logical and construct the relationship is represented using a two-dimensional continuum in the plane. Along the horizontal x-axis on the ranking scale are structural elements in order of their logical use when presenting the program material. Along the vertical y-axis also using a ranking scale of presented structural elements in increasing order of their combined weights. For any pair of structural elements according to the objective function RAS-States it is possible to calculate the hypotenuse of a right triangle with legs equal to projection on a coordinate axis using the Pythagorean theorem.

The training module included the most interconnected structural elements, the distance between them is smallest. In this way selected conceptual, applied and technological uncertainty. Problem, test and project assignments are the basis of the Fund of assessment tools that combine qualitative and quantitative methods of evaluation of educational achievements. As a way to determine the degree of mastery of work functions is proposed to use a criteria-based rating scale.

Keywords: work functions, education module, training module, structural element, cluster diversity.

Основной отличительной чертой современного этапа модернизации отечественного образования является переход от матрицы соответствия компетенций элементам образовательной программы к функциональной карте определенного вида профессиональной деятельности. Добиться реализации поставленной цели позволяет модульная структура процесса обучения, в основу которой положены трудовые функции будущего выпускника университета. При этом дескрипторы отдельных стандартов поведения заменяются квалификационными требованиями Профессионального стандарта.

В процессе разработки образовательной программы определенного направления и профиля необходимо различать образовательные модули, объединяющие в себе группы небольших дисциплин, каждая из которых посвящена одному и тому же конкретному действию, способствующему освоению необходимой трудовой функции. Например, в проекте Профессионального стандарта «Педагогический и научно-педагогический работник (педагогическая и научно-педагогическая деятельность в образовательных организациях высшего образования)» трудовая функция А/02.7 «Реализовывать педагогический процесс по отдельным видам учебных занятий» в процессе подготовки магистрантов по профилю «Международное и сравнительное образование» может осваиваться с помощью дисциплин «Измерение латентных переменных в образовательном процессе», «Кластерное моделирование учебного процесса» и «Квалиметрия образовательного процесса», проектные задания, включенные в состав которых, позволяют овладевать компетенцией ПК-23 «Готовность использовать современные инновационные методы и технологии в проектировании учебной работы». Таким образом, несмотря на то, что процесс разработки Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования (ФГОС ВО) направлен на постепенное создание Профессионального стандарта, освоение трудовых функций не сможет заменить личностную направленность стандартов поведения.

Учебный модуль обладает автономностью и обеспечивает сокращение до минимума условия предшествования, которое предполагает предварительное усвоение определенного программного материала [1, С. 24]. Этот эффект достигается изучением дисциплины не в строгом соответствии с формальной логикой, а на основе проблемных заданий при постоянной поддержке студентов со стороны преподавателя. Предположим, что преподавателю поручено прочитать курс «Кластерное моделирование учебного процесса» магистрантам первого года обучения направления подготовки 09.04.03 «Прикладная информатика» с профилем «Прикладная информатика в естественнонаучном образовании». Согласно числу кредитов и с учетом промежуточной аттестации в форме экзамена планируется освоение двух учебных модулей, посвященных профессиональным компетенциям ФГОС ВО 3+.

В рамках кластерного анализа педагогических объектов магистрантам может быть предложено освоить кредитование компетенций посредством метода анализа иерархий [2, С. 19], что соответствует ПК-3 «Способность ставить и решать прикладные задачи в условиях неопределенности и определять методы и средства их эффективного решения». Вторую часть курса предполагается посвятить модульному структурированию учебной дисциплины, как конкретному действию по освоению ПК-2 «Способность формализовывать задачи прикладной области, при решении которых возникает необходимость использования количественных и качественных оценок».

Руководитель образовательной программы, учитывая область научных интересов и публикационную активность преподавателя, предоставляет ему возможность осуществить автономную экспертизу учебной дисциплины с целью выявления структурных элементов и их ранжирования. На первом этапе разработки рабочей программы учебной дисциплины необходимо представить генеральную совокупность интересующих нас вопросов, относящихся к данной области научного знания с целью формирования выборочной совокупности структурных элементов.

Современные сетевые средства в полной мере позволяют сформировать представления как об основных понятиях, в данном случае, кластерного анализа, так и о предполагаемых конкретных действиях, которые должны совершить и представить в форме проектов студенты. Задавая в поисковике сети интернет «Кластерный анализ», заполняется первый раздел экспертного бланка учебной дисциплины, а при воспроизведении названий статей по данной тематике определяется содержание последующих разделов учебной дисциплины, которое заносится в бланк автономной экспертизы в виде тем и отдельных вопросов (Табл. 1).

Таблица 1

Экспертный бланк учебной дисциплины

Чтобы стратифицировать трехуровневую систему разделов, тем и вопросов учебной дисциплины, необходимо определить весомости разделов относительно всего курса (Р/К), тем относительно соответствующих разделов (Т/Р) и вопросов относительно тем, в которые они включены (В/Т). Преподаватель должен руководствоваться алгоритмом репрезентативной экспертизы, когда эксперт ставит себя на место представительной выборки и оценивает в процентах вероятность выбора студентами того или иного элемента определенного уровня структурирования. Для наиболее точного оценивания необходимо предварительно составить ранжированный список интересующих нас разделов, тем или вопросов. Например, в теме 3.1 «Учебный модуль» наиболее значимым вопросом в плане формулировки проблемной ситуации является «Комбинированная весомость структурного элемента», который занимает первое место. Затем следуют в порядке убывания значимости «Условие предшествования», «Мягкое оценивание», «Автономная экспертиза учебной дисциплины», «Содержательная валидность рабочей программы».

На каждый из пяти вопросов в среднем приходится вероятность выбора 20%. Согласно процедуре мягкого оценивания, лидер ранжированного списка должен получить на 5% больше среднего уровня, а отстающий - на 5% меньше. Указанные различия позволяют рассматривать разброс результатов репрезентативной экспертизы на одном из уровней структурирования в пределах статистической значимости 0,05, которая может быть превышена только при условии, что лидер среди вопросов оказывается в наиболее значимой теме. При этом весомости разделов учебной дисциплины способны нивелировать различия между предполагаемыми модулями рабочей программы.

Поскольку количества элементов на различных уровнях структурирования отличаются друг от друга, относительные весомости разделов, тем и вопросов умножаются на их количества, что позволяет определить сопоставимые значения комбинированных весомостей программных вопросов по формуле:

(КВ)ijk=NK(Pi/K)NPi(Tj/Pi)NTj(Bk/Tj)/100.000,

где NK - количество разделов в курсе; (Pi/K) - весомость i-го раздела относительно курса; NPi - количество тем в i-м разделе; (Tj/Pi) - весомость j-й темы относительно i-го раздела; NTj - количество вопросов в j-й теме; (Bk/Tj) - весомость k-го вопроса относительно j-ой темы. В нашем примере необходимыми значениями комбинированных весомостей (КВ), превышающими 10,0 условных единиц, обладают 18 структурных элементов, которые необходимо расположить в логической последовательности (ЛП) вдоль горизонтальной ранговой шкалы, каждое расстояние между соседними вопросами которой можно принять равным единице. По вертикали следует распределить структурные элементы в соответствии с уменьшением их комбинированных весомостей. В результате образуется двухмерный континуум с взаимно сбалансированной метрикой логического и проблемного обучения (Табл. 2).

Таблица 2

Континуальное представление структурных элементов

На втором этапе модульного структурирования учебного процесса, согласно целевой функции расстояний приступим к последовательному их определению с помощью теоремы Пифагора: Dij2=(xi-xj)2+(yi-yj)2. Достаточно установить логический (xi-xj) и проблемный (yi-yj) катеты прямоугольного треугольника, чтобы стала очевидной его гипотенуза Dij. Например, между структурными элементами 323 и 324 единичные логическое и проблемное расстояния. Сумма их квадратов равна двум, а корень квадратный примерно 1,4. Это наиболее близкие структурные элементы двухмерного континуума, начинающие формирование кластера на первом уровне построения дендрограммы (Табл. 3).

Таблица 3

Дендрограмма кластеризации учебной дисциплины

На втором уровне кластеризации объединены структурные элементы 123 и 214, 224 и 225, расстояние между которыми 2,2. На третьем уровне сгруппированы элементы 223 и 231, 312 и 321, 333 и 334 с расстоянием 3,2. На четвертом уровне примерно на одном расстоянии 3,5 оказываются структурные элементы 123-214 и 213, 323-324 и 313. На пятом уровне расстояние 3,6 определяется между элементами 311 и 314. Наконец, на шестом уровне кластеризации становятся явными две модульные структуры: М1 (222, 224, 225); М2 (311, 313, 314, 323, 324). При этом содержательная валидность модульно структурированной рабочей программы, вычисляемая как отношение сумм комбинированных весомостей структурных элементов и соответствующих показателей всех программных вопросов, равна 0,63.

В состав модуля «Кредитование компетенций» должно быть включено концептуальное проблемное задание по шкале предпочтений. Затем следует прикладное задание на построение кластера предпочтений в соответствии с целевой функцией сходства. Наконец, технологическая проблемная ситуация должна быть посвящена построению диаграммы предпочтений. Вычисление комбинированной весомости компетенций и определение кредитного рейтинга стандартов поведения в образовательной программе студенты способны осуществить самостоятельно.

Кластер «Модульное структурирование учебной дисциплины» включает в себя концептуальное задание об условии предшествования, прикладное задание о мягком оценивании и расчете комбинированных весомостей программных вопросов. Технологическое задание должно основываться, как минимум, на двух структурных элементах. Например, определение расстояний в двухмерном континууме и построение дендрограмм позволяет оптимально подготовиться к выполнению проекта.

Третий этап модульного структурирования осуществляется на основе теории информации и кибернетики. Воспользуемся законом необходимого разнообразия: «Система должна обладать разнообразием средств достижения результата превышающим разнообразие возникающих проблем» [3, С. 211]. Оценивая результаты обсуждения проблемных заданий с помощью двоичной системы, количество независимых результатов текущего контроля определяется следующими сочетаниями: 000; 001; 010; 011; 100; 101; 110; 111. Восьми проблемным состояниям системы соответствует разнообразие: R1=log28=3. В случае рубежного контроля регистрируется только факт выполнения теста достижений, при котором испытуемый справился с более чем половиной тестовых заданий, в сочетании с независимыми состояниями самостоятельного выполнения проектного задания (00; 01; 11). Состояние «10» не учитывается, так как факт выполнения теста рубежного контроля при отсутствии проекта не фиксируется. Разнообразие рубежного контроля освоения учебного модуля: R2=log23=1,6. Следовательно, необходимо 0,6 разнообразия распределить по шести тестовым заданиям.

В результате можно построить кластеры учебных модулей не основе дендрограммы в виде квадратных матриц, элементы которых вычисляются с помощью целевой функции разнообразия, включающей в себя два соотношения: Vnm=Pn+0,1Qn; (n=m) и Vnm=(KB)n/((KB)n+(KB)m); (n?m), где Pn - количество проблемных заданий; Qn - количество тестовых заданий; n - номер строки; m - номер столбца; (КВ)n и (КВ)m - комбинированные весомости структурных элементов высших рангов, внесших свой вклад в проектное задание.

В первом модуле структурный элемент (СЭ) 222 обладает концептуальной направленностью, 224 - прикладной, а 225 - технологической. На основе именно этих структурных элементов разрабатываются проблемные и тестовые задания, а также композитная пара 222+225, являющаяся основой проектного задания (Табл. 4).

образовательный программа профессиональный оценочный

Таблица 4