Автоматизация процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы информационно-коммуникационных технологий

Описанная процедура выполняется для всех квалификационных уровней и всех пар и . Заметим, что случаи r = u, т.е. случаи оценки меры близости пар с одним и тем же классом ОПД, но разными этапами ЖЦ, не требуют специального рассмотрения.

Построив меру близости между парами «класс ОПД - этапы ЖЦ», можно перейти к рассмотрению алгоритма кластеризации пар «класс ОПД» -«этап ЖЦ». Для кластеризации пар «класс ОПД - этап ЖЦ» используется иерархический алгоритм агрегирования «объединение». Кластеризация проводится независимо для каждого квалификационного уровня. Для упрощения описания алгоритма перенумеруем пары «класс ОПД - этап ЖЦ», для которых коэффициент актуальности не равен нулю, и в соответствии с этой нумерацией переобозначим множество этих пар P как , где - число указанных пар, а полученные при экспертном оценивании численные оценки связей между этими парами как . Рассмотрим два агрегата и , каждый из которых включает, соответственно, и элементов множества P. Здесь «штрих» означает, что выстраиваемые алгоритмом агрегаты не являются окончательными и после окончания работы алгоритма могут быть скорректированы пользователем. Тогда мерой близости этих агрегатов является величина

.

Алгоритм агрегирования представляет собой итерационную человеко-машинную процедуру, в которой на каждой итерации обрабатывается построенное к этому шагу текущее множество агрегатов.

На первой итерации в качестве текущего множества агрегатов берется множество Р, т.е. агрегатами являются отдельные пары «класс ОПД - этап ЖЦ». На k-й итерации два наиболее близких агрегата объединяются в один агрегат. Оценки близости этого нового агрегата к остальным агрегатам пересчитываются в соответствии с формулой:

.

Эксперт оценивает объем учебного времени, требуемого для обучения по всем классам ОПД и этапам ЖЦ, включенным в новый агрегат, и сравнивает его с нормативным сроком обучения специалиста данного квалификационного уровня. Если эксперт считает, что значение нормативного срока обучения специалиста еще не достигнуто, начинается следующая итерация. Если эксперт считает, что дальнейшее укрупнение нового агрегата приведет к выходу за пределы нормативного срока обучения специалиста, этот агрегат принимается в качестве предварительного варианта первичного списка (перечня) образовательных направлений ( специальностей) профессиональной подготовки специалистов для данной области профессиональной деятельности, удаляется из текущего множества агрегатов, и начинается следующая итерация.

Алгоритм прекращает работу, когда текущее множество агрегатов оказывается пустым. Построенный для каждого квалификационного уровня первичный список (перечень) образовательных направлений (специальностей) профессиональной подготовки специалистов для данной области профессиональной деятельности предъявляется эксперту.

Сформировав модели специалистов или стандарты направлений (специальностей) данной модели области профессиональной деятельности, но пока без содержания подготовки, далее процесс разработки образовательных стандартов профессионального образования вступает в стадию разработки модели содержания подготовки для этих моделей специалистов. Под моделью содержания подготовки специалиста будем понимать основную образовательную программу подготовки специалиста, которая должна соответствовать полученной на предыдущей стадии модели специалиста, и примерный учебный план подготовки специалиста на базе основной образовательной программы. Выделим операцию формирования структуры основной образовательной программы, т.е. совокупности дисциплин (модулей), обеспечивающих формирование компетенций в соответствующей области профессиональной деятельности.

Исходным для выполнения данной операции является то, что для определенной области профессиональности деятельности существует свое множество дидактических единиц (ДЕ), обеспечивающие усвоение знаний, умений и навыков и формирующие универсальные и профессиональные компетенции. В качестве одного из примеров такого множества ДЕ может служить электронная энциклопедия по линейной алгебре Линеал. Для основной образовательной программы стандарта, по которой осуществляется подготовка специалиста, существует свое подмножество ДЕ, причем для каждой пары ДЕ можно указать число, характеризующее силу связи между этими ДЕ. Покажем выделение такого подмножества из всего множества ДЕ и группирование их в виде дисциплин.

Агрегирование ДЕ необходимо проводить таким образом, чтобы сильно связанные между собой ДЕ попали в одну дисциплину, слабо связанные - в разные дисциплины, и чтобы сумма учебного времени ДЕ каждой дисциплины не превышала заданной величины. Как правило, в образовательной практике принято формировать дисциплины кратно семестру или модулю с определенной академической недельной нагрузкой. Поскольку в этой задаче матрица связей между ДЕ каждой образовательной программы по каждой области профессиональной деятельности задана, для группирования ДЕ в дисциплины можно непосредственно использовать алгоритмы агрегирования. Специфика агрегирования ДЕ в предлагаемом подходе состоит в том, что информация о том, может ли некоторый агрегат ДЕ рассматриваться как самостоятельная дисциплина, получается с помощью специалиста-эксперта. Здесь невозможно указать какой-либо формальный критерий, основанный только на численной оценке связей входящих в агрегат ДЕ. В основу предлагаемого алгоритма положен алгоритм «объединение».

Пусть каждый из анализируемых объектов (в данном случае каждый объект - это некоторая ДЕ из имеющегося множества ДЕ) описывается набором параметров . Вводится в рассмотрение пространство параметров Y, в котором каждому конкретному объекту отвечает точка . Для работы алгоритма необходимо ввести меру близости двух точек (объектов) y и z В работе для этой цели используется значение потенциальной функции , которая задаётся в виде следующей функции от евклидова расстояния между точками y и z:

 (1),

где - настраиваемая константа алгоритма.

Введём также меру близости двух конечных множеств точек и

(2),

где и - число точек во множествах и соответственно. Из выражения (2) непосредственно следует, что - величина средней (по всем парам точек) близости пары точек и , когда одна точка этой пары принадлежит одному множеству точек, а другая точка этой пары - другому множеству.

Алгоритм «объединение» - иерархический, т. е. на каждом его шаге происходит объединение двух наиболее близких классов среди всех классов, рассматриваемых на этом шаге. В качестве начального в работе берётся разбиение, для которого т. е. каждая точка является единственным представителем в соответствующем классе. Тогда на первом шаге находятся ближайшие, согласно выражению (1), точки (объекты) и , для которых справедливо выражение

.

Эти точки объединяются в один класс, который обозначается через Точки и исключаются из дальнейшего рассмотрения.

Пусть к -му шагу исходное множество точек за счёт последовательного объединения на предыдущих шагах разбиты на непересекающихся классов Заметим, что некоторые классы могут состоять из одной точки. На -ом шаге получают разбиение исходного множества точек на классов, для которых справедливо выражение

т. е. производится объединение в один из двух ближайших согласно выражению (2) классов и . Новый, объединённый класс, обозначается через а классы (старый) и исключается из дальнейшего рассмотрения.

На каждом шаге (итерации) алгоритма эксперт оценивает не столько объём учебного материала, сколько логическую завершённость класса ДЕ полученного в результате объединения на этом шаге. Если эксперт считает, что этот класс ещё не составляет законченной дисциплины, то алгоритм переходит на следующий шаг (итерацию). Если же эксперт считает, что сформированный на этом шаге класс составляет законченную дисциплину, то эта дисциплина пополняет список уже сформированных дисциплин, класс удаляется из текущего множества классов (агрегатов), и начинается следующая итерация алгоритма.

В силу сложности процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ трудно предложить интегральный показатель эффективности процесса в целом. Поэтому компромиссно, задача контроля эффективности процесса решается операционно-стадийно, т.е. за счет применения эффективных алгоритмов на каждой стадии и операции процесса разработки образовательных стандартов.

В диссертации рассмотрен метод коллективной многовариантной экспертизы для формирования экспертных групп в задачах экспертно-классификационного анализа данных при реализации процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ.

В третьей главе диссертации рассматривается применение методологии и математического обеспечения автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ. Дается системное описание сферы ИКТ как целевой области профессиональной деятельности. Задается класс ОПД, множество этапов ЖЦ ОПД, которое согласно методологии CALS включает такие этапы, как научные исследования, проектирование, производство, маркетинг и продажа, эксплуатация с подэтапом «утилизация». Приводится обобщенная матрица видов профессиональной деятельности. Описываются квалификационные уровни (образовательные квалификации) российской образовательной системы. Выделены виды профессиональной деятельности, характерные для сферы ИКТ: научно-исследовательская, экспериментально-исследовательская, опытно-экспериментальная, проектная, конструкторско-технологическая, производственно-технологическая, сервисно-эксплуатационная, организационно-управленческая, инновационно-предпринимательская, педагогическая. Определены обобщенные задачи (функции) по видам профессиональной деятельности, характерным для сферы ИКТ. Структура профессиональных компетенций специалистов в сфере ИКТ задается составом выполняемых специалистами задач по отдельным видам профессиональной деятельности.

Задача оценки качества структуры и содержания среднего и высшего профессионального ИКТ-образования включает в себя следующие подзадачи.

1. Анализ полноты охвата области профессиональной деятельности перечнем направлений подготовки по каждому квалификационному уровню (в соответствии с выделенной областью профессиональной деятельности).

2. Выявление степени дублирования модели специалиста и минимума содержания его подготовки по различным направлениям (стандартам СПО/ВПО) подготовки в соответствии с установленными предельными нормативами сходности содержания обучения.

3. Определение адекватности сроков обучения (в соответствии с установленным нормативным сроком для данной ступени образования).

4. Анализ количественного соотношения отдельных составных частей минимума содержания образовательных программ (в соответствии с установленными нормативами).

5. Анализ полноты охвата области профессиональной деятельности перечнем образовательных программ (направлений подготовки и специальностей) по каждому квалификационному уровню (в соответствии с выделенной областью профессиональной деятельности и ее структурой).

Описана подзадача выявления степени дублирования модели специалиста и минимума содержания между различными образовательными программами в соответствии с установленными предельными нормативами сходности содержания обучения. Показано применение методики формирования перечня направлений подготовки для среднего (табл. 1) и высшего профессионального ИКТ-образования.

Таблица 1

Матрица направлений подготовки для базового уровня среднего профессионального образования для сферы ИКТ

где,

ИЭ 1 - проектирование и эксплуатация,

ИЭ 2 - проектирование, производство и эксплуатация

ИО 1 - микроэлектроника и аппаратное обеспечение вычислительных систем

ИО 2 - информационные системы, включая коммуникационные системы (КС), автоматизированные системы управления (СА), контент-системы (КО), прикладные информационные системы (ИС) и корпоративные информационные системы (КИС)

ИО 3 - информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)

Вариант первичного перечня направлений подготовки для базового уровня среднего профессионального образования выглядит следующим образом:

1. Проектирование, производство и эксплуатация микроэлектроники и аппаратного обеспечения вычислительных систем.

2. Проектирование и эксплуатация программного обеспечения вычислительных систем.

3. Проектирование, производство и эксплуатация коммуникационных систем.

4. Проектирование, производство и эксплуатация автоматизированных систем управления.

5. Проектирование и эксплуатация информационных систем.

6. Маркетинг в сфере ИКТ.

Поскольку направления 1-5 охватывают все основные этапы ЖЦ соответствующих ОПД, то вариант вторичного перечня направлений подготовки можно сформулировать через наименования ОПД.

1. Проектирование, производство и эксплуатация микроэлектроники и аппаратного обеспечения вычислительных систем.

2. Проектирование и эксплуатация программного обеспечения вычислительных систем.

3. Проектирование, производство и эксплуатация коммуникационных систем.

4. Проектирование, производство и эксплуатация автоматизированных систем управления.

5. Проектирование и эксплуатация информационных систем.

6. Маркетинг в сфере ИКТ.

Возможный перечень направлений подготовки среднего профессионального образования может встраиваться в общероссийский классификатор специальностей по образованию в соответствии с направлениями среднего и высшего профессионального образования приведен (табл. 2).

Таблица 2

Примерный перечень специальностей СПО для сферы ИКТ

Методологии и математического обеспечения управления разработкой образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ могут использоваться для:

· создания системы управления знаниями в данной области профессиональной деятельности;

· разработки структуры и содержания новых образовательных программ;

· разработки содержания дисциплин, не входящих в федеральную компоненту ФГОС;

· корректировки структуры и содержания образовательных программ в связи с появлением новых требований к выпускникам со стороны рынка труда;

· установления логических взаимосвязей между дисциплинами учебных планов.

Предлагаемая методологии и математического обеспечения автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ может быть также эффективно использована в системе дополнительного образования для решения задач повышения квалификации /переподготовки профессорско-преподавательского состава. Методики позволят оперативно формировать перечни дополнительных профессиональных образовательных программ для повышения квалификации/переподготовки преподавателей в области ИКТ-образования и определять структуру и содержание этих программ. Очевидна возможность использования предлагаемой методологии в системе дополнительного образования.

Четвертая глава диссертации посвящена описание интегрированной информационной системы управления разработкой образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ, в основу которой положена методологии и математическое обеспечение автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.