infojournalИнформатика и образованиеInformatics and education0234-04532658-7769Publishing House Education and Informatics10.32517/0234-0453-2024-39-1-52-64infojournal-1060Research ArticleПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ И ТЕСТЫPEDAGOGICAL ASSESSMENTS AND TESTSАлгоритм анализа и оценки учебных планов образовательных программThe algorithm for analysis and evaluation of educational programs curriculahttps://orcid.org/0000-0002-7332-2372ЗыковаТ. В.ZykovaT. V.

Зыкова Татьяна Викторовна, канд. физ.-мат. наук, доцент, доцент кафедры прикладной математики и анализа данных, Институт космических и информационных технологий

г. Красноярск

Tatyana V. Zykova, Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Docent, Associate Professor at the Department of Applied Mathematics and Data Analysis, School of Space and Information Technology

Krasnoyarsk

zykovatv@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3325-099XКытмановА. А.KytmanovA. A.

Кытманов Алексей Александрович, доктор физ.-мат. наук, доцент, профессор кафедры прикладной математики и анализа данных, Институт космических и информационных технологий, зав. кафедрой высшей математики, Институт перспективных технологий и индустриального программирования

г. Красноярск

г. Москва

Alexey A. Kytmanov, Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Docent, Professor at the Department of Applied Mathematics and Data Analysis, School of Space and Information Technology, Head of the Department of Higher Mathematics, Institute for Advanced Technologies and Industrial Programming

Krasnoyarsk

Moscow

aakytm@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-9292-0370ХалтуринЕ. А.KhalturinE. A.

Халтурин Евгений Александрович, аспирант кафедры информационных систем, Институт космических и информационных технологий

г. Красноярск

Evgeniу A. Khalturin, a postgraduate student at the Department of Information Systems, School of Space and Information Technology

Krasnoyarsk

ekhalturin@sfu-kras.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8370-7970ВайнштейнЮ. В.VaynshteynYu. V.

Вайнштейн Юлия Владимировна, доктор пед. наук, доцент, профессор кафедры прикладной математики и анализа данных, Институт космических и информационных технологий

г. Красноярск

Professor at the Department of Applied Mathematics and Data Analysis, School of Space and Information Technology

Krasnoyarsk

yweinstein@sfu-kras.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8966-3633НосковМ. В.NoskovM. V.

Носков Михаил Валерианович, доктор физ.-мат. наук, профессор, профессор кафедры прикладной математики и анализа данных, Институт космических и информационных технологий

г. Красноярск

Mikhail V. Noskov, Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Professor, Professor at the Department of Applied Mathematics and Data Analysis, School of Space and Information Technology

Krasnoyarsk

mvnoskov@yandex.ruСибирский федеральный университетРоссияSiberian Federal UniversityRussian FederationСибирский федеральный университет; МИРЭА — Российский технологический университетРоссияSiberian Federal University; MIREA — Russian Technological UniversityRussian Federation2024180420243915264Copyright © Зыкова Т.В., Кытманов А.А., Халтурин Е.А., Вайнштейн Ю.В., Носков М.В., 20242024Зыкова Т.В., Кытманов А.А., Халтурин Е.А., Вайнштейн Ю.В., Носков М.В.Zykova T.V., Kytmanov A.A., Khalturin E.A., Vaynshteyn Y.V., Noskov M.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://info.infojournal.ru/jour/article/view/1060

Различным участникам образовательного процесса важно иметь возможность оценить качество образовательной программы, ее сбалансированность и соответствие заявленным образовательным результатам. Одним из способов анализа и оценки учебного плана образовательной программы высшего образования может стать представленный в статье алгоритм, реализованный на языке C++. Он позволяет вычислять различные статистические характеристики учебного плана (например, количество образовательных единиц (дисциплин) и их трудоемкость в зачетных единицах), а также относительный вклад образовательной единицы в формирование компетенций — образовательных результатов.В виде отдельного программного модуля реализована сравнительная оценка основных расчетных показателей по нескольким учебным планам образовательных программ. В алгоритме реализован подход, позволяющий представить данные учебного плана в удобном для визуализации виде — как взвешенный неориентированный граф, вершины которого представляют собой дисциплины учебного плана, а ребра — междисциплинарные связи, демонстрирующие участие дисциплин в формировании одинаковых компетенций. Визуализация такого представления осуществлена с применением программного пакета Gephi.Программная реализация предложенного в работе алгоритма может представлять практический интерес для научно-педагогических работников и административно-управленческого персонала образовательных учреждений высшего образования

It is important for various participants of the educational process to be able to assess the quality of the educational program, its balance, and compliance with the stated educational results. One of the ways to analyze and evaluate the curriculum of an educational program of higher education can be the algorithm presented in the article, implemented in C++. It allows to calculate various statistical characteristics of the curriculum (for example, the number of educational units (disciplines) and their labor intensity in credits), as well as the relative contribution of an educational unit to the formation of competencies (learning outcomes).The comparative assessment of the main calculation indicators for several curricula of educational programs is implemented as a separate program module. The algorithm implements an approach that allows presenting the curriculum data in a convenient visualization form — as a weighted undirected graph, the vertices of which represent the disciplines of the curriculum, and the edges interdisciplinary links, demonstrating the participation of disciplines in the formation of the same competencies. Visualization of this representation was carried out using the Gephi software package.The program implementation of the algorithm proposed in the article may be of practical interest to scientific and pedagogical staff and administrative and managerial personnel of educational institutions of higher education

образовательная программаучебный планкомпетенцииобразовательные результатыкомпетентностный подходмеждисциплинарные связиграфовая модель учебного планасиловой алгоритм визуализации графаeducational programcurriculumcompetencieslearning outcomescompetency-based approachinterdisciplinary linksgraph model of curriculumforce-directed algorithm for graph visualizationИсследование выполнено при финансовой поддержке гранта РНФ, проект № 22-28-00413The work was financially supported by the RSF grant, project No 22-28-00413ReferencesЛевицкий М. Л., Гриншкун В. В., Заславская О. Ю. Тенденции и особенности современного этапа информатизации высшей школы. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2022;19(4):285–299. EDN: WYGLCZ. DOI: 10.22363/2312-8631-2022-19-4-285-299.Levitsky M. L., Grinshkun V. V., Zaslavskaya O. Yu. Trends and features of the informatization of higher education modern stage. RUDN Journal of Informatization in Education. 2022;19(4):285–299. (In Russian.) EDN: WYGLCZ. DOI: 10.22363/2312-8631-2022-19-4-285-299.Каракозов С. Д., Уваров А. Ю. Успешная информатизация = трансформация учебного процесса в цифровой образовательной среде. Проблемы современного образования. 2016;(2):7–19. EDN: VVEYBN.Karakozov S. D., Uvarov A. Yu. Successful informatization = transformation of the educational process in the digital educational environment. Problems of Modern Education. 2016;(2):7–19. (In Russian.) EDN: VVEYBN.Уваров А. Ю., Гейбл Э., Дворецкая И. В., Заславский И. М., Карлов И. А., Мерцалова Т. А., Сергоманов П. А., Фрумин И. Д. Трудности и перспективы цифровой трансформации образования. Под ред. А. Ю. Уварова, И. Д. Фрумина. М.: Издательский дом Высшей школы экономики; 2019. 344 с. EDN: ANYGHO. DOI: 10.17323/978-5-7598-1990-5.Uvarov A. Yu., Gable E., Dvoretskaya I. V., Zaslavsky I. M., Karlov I. A., Mertsalova T. A., Sergomanov P. A., Frumin I. D. Difficulties and prospects of the digital transformation of education. Ed. by A. Yu. Uvarov, I. D. Frumin. Moscow, PH HSE; 2019. 344 p. (In Russian.) EDN: ANYGHO. DOI: 10.17323/978-5-7598-1990-5.Кочеткова Т. О., Карнаухова О. А., Майер В. Р. Адаптивный модуль как эффективное средство обучения математике первокурсников с разным уровнем школьной математической подготовки. Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева. 2019;49(3):71–82. EDN: RLKUQO. DOI: 10.25146/1995-0861-2019-49-3-144.Kochetkova T. O., Karnaukhova O. A., Mayer V. R. Adaptive module as an effective means of teaching mathematics to first-year students with different level of secondary school mathematics skills. Bulletin of Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V. P. Astafyev. 2019;49(3):71–82. (In Russian.) EDN: RLKUQO. DOI: 10.25146/1995-0861-2019-49-3-144.Кречетов И. А., Романенко В. В. Реализация методов адаптивного обучения. Вопросы образования. 2020;(2):252–277. EDN: KYNIIH. DOI: 10.17323/1814-9545-2020-2-252-277.Krechetov I. A., Romanenko V. V. Implementing the adaptive learning techniques. Educational Studies. Moscow. 2020;(2):252–277. (In Russian.) EDN: KYNIIH. DOI: 10.17323/1814-9545-2020-2-252-277.Бурняшов Б. А. Программное обеспечение электронного портфолио студентов российской высшей школы. Открытое образование. 2021;25(6):24–35. EDN: IBJVNO. DOI: 10.21686/1818-4243-2021-6-24-35.Burnyashov B. A. Software for electronic portfolio of students of the Russian higher education. Open Education. 2021;25(6):24–35. (In Russian.) EDN: IBJVNO. DOI: 10.21686/1818-4243-2021-6-24-35.Вайнштейн Ю. В., Шершнева В. А. Адаптивное электронное обучение в современном образовании. Педагогика. 2020;(5):48–57. EDN: CIQLCR.Vainshtein Yu. V., Shershneva V. A. Adaptive e-learning in modern education. Pedagogika. 2020;(5):48–57. (In Russian.) EDN: CIQLCR.Есин Р. В., Зыкова Т. В., Кустицкая Т. А., Кытманов А. А. Цифровая образовательная история как составляющая цифрового профиля обучающегося в условиях трансформации образования. Перспективы науки и образования. 2022;(5(59)):566–584. EDN: OMTHCN. DOI: 10.32744/pse.2022.5.34.Esin R. V., Zykova T. V., Kustitskaya T. A., Kytmanov A. A. Digital educational history as a component of the digital student’s profile in the context of education transformation. Perspectives of Science and Education. 2022;(5(59)):566–584. (In Russian.) EDN: OMTHCN. DOI: 10.32744/pse.2022.5.34.Быстрова Т. Ю., Ларионова В. А., Синицын Е. В., Толмачев А. В. Учебная аналитика MOOK как инструмент прогнозирования успешности обучающихся. Вопросы образования. 2018;(4):139–166. EDN: MIBVWP. DOI: 10.17323/1814-9545-2018-4-139-166.Bystrova T. Yu., Larionova V. A., Sinitsyn E. V., Tolmachev A. V. Learning analytics in MOOC as a tool for predicting learner performance. Educational Studies. Moscow. 2018;(4):139–166. (In Russian.) EDN: MIBVWP. DOI: 10.17323/1814-9545-2018-4-139-166.Macfadyen L. P., Dawson S. Mining LMS data to develop an “early warning system” for educators: A proof of concept. Computers & Education. 2010;54(2):588–599. DOI: 10.1016/j.compedu.2009.09.008.Macfadyen L. P., Dawson S. Mining LMS data to develop an “early warning system” for educators: A proof of concept. Computers & Education. 2010;54(2):588–599. DOI: 10.1016/j.compedu.2009.09.008.Lee S., Chung J. Y. The machine learning-based dropout early warning system for improving the performance of dropout prediction. Applied Sciences. 2019;9(15):3093. DOI: 10.3390/app9153093.Lee S., Chung J. Y. The machine learning-based dropout early warning system for improving the performance of dropout prediction. Applied Sciences. 2019;9(15):3093. DOI: 10.3390/app9153093.Чикова О. А., Давыдова Н. Н., Симонова А. А. Независимая оценка качества условий осуществления образовательной деятельности региона: статистический анализ результатов. Перспективы науки и образования. 2021;(6(54)):606–620. EDN: EVOOHN. DOI: 10.32744/ pse.2021.6.40.Chikova O. A., Davydova N. N., Simonova A. A. Independent assessment of the quality of conditions for implementing educational activities in the region: Statistical analysis of the results. Perspectives of Science and Education. 2021;(6(54)):606–620. (In Russian.) EDN: EVOOHN. DOI: 10.32744/pse.2021.6.40.Крокинская О. К., Трапицын С. Ю. Студент как «потребитель образования»: содержание категорий. Высшее образование в России. 2015;(6):65–75. EDN: UDQZXR.Krokinskaya O. K., Trapitsin S. Yu. Student as “an education consumer”: Content of the concept. Higher Education in Russia. 2015;(6):65–75. (In Russian.) EDN: UDQZXR.Сердитова Н. Е., Белоцерковский А. В. Образование, качество и цифровая трансформация. Высшее образование в России. 2020;29(4):9–15. EDN: HSHYKN. DOI: 10.31992/0869-3617-2020-29-4-9-15.Serditova N. E., Belotserkovsky A. V. Education, quality and the digital transformation. Higher Education in Russia. 2020;29(4):9–15. (In Russian.) EDN: HSHYKN. DOI: 10.31992/0869-3617-2020-29-4-9-15.Кельчевская Н. Р., Ширинкина Е. В. Интеграция образовательных и профессиональных стандартов в условиях реформирования: проблемы и пути решения. Университетское управление: практика и анализ. 2018;22(1):16– 25. EDN: XODKLZ. DOI: 10.15826/umpa.2018.01.002.Kelchevskaya N. R., Shirinkina E. V. Integration of educational and professional standards under conditions of reform: Problems and ways of solutions. Journal University Management: Practice and Analysis. 2018;22(1):16–25. (In Russian.) EDN: XODKLZ. DOI: 10.15826/umpa.2018.01.002.Пилипенко С. А., Жидков А. А., Караваева Е. В., Серова А. В. Сопряжение ФГОС и профессиональных стандартов: выявленные проблемы, возможные подходы, рекомендации по актуализации. Высшее образование в России. 2016;(6):5–15. EDN: WBKJIT.Pilipenko S. A., Zhidkov A. A., Karavaeva E. V., Serova A. V. On the correlation between Federal educational standards of higher education and professional standards: Problems, possible approaches, recommendation on actualization. Higher Education in Russia. 2016;(6):5–15. (In Russian.) EDN: WBKJIT.Delors J. Learning: the treasure within. Report to UNESCO of the International commission on education for the twenty-first century (highlights). UNESCO publishing; 1996. 46 p. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000109590.Delors J. Learning: the treasure within. Report to UNESCO of the International commission on education for the twenty-first century (highlights). UNESCO publishing; 1996. 46 p. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000109590.Зыкова Т. В., Кытманов А. А., Носков М. В., Халтурин Е. А. Применение силового алгоритма визуализации графов для анализа учебных планов образовательных программ высшего образования. Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2023;19(1):104–116. EDN: KZHOWJ. DOI: 10.25559/SITITO.019.202301.104-116.Zykova T. V., Kytmanov A. A., Noskov M. V., Khalturin E. A. Application of a force-directed graph drawing algorithm for the analysis of curricula of educational programs of higher education. Modern Information Technologies and IT-Education. 2023;19(1):104–116. (In Russian.) EDN: KZHOWJ. DOI: 10.25559/SITITO.019.202301.104-116.Bonatoa A., Hadi N., Horn P., Pralat P., Wang C. Models of online social networks. Internet Mathematics. 2009;6(3):285–313. DOI: 10.1080/15427951.2009.10390642.Bonatoa A., Hadi N., Horn P., Pralat P., Wang C. Models of online social networks. Internet Mathematics. 2009;6(3):285–313. DOI: 10.1080/15427951.2009.10390642.Jacomy M., Venturini T., Heymann S., Bastian M. ForceAtlas2, a continuous graph layout algorithm for handy network visualization designed for the Gephi software. PLoS ONE. 2014;9(6):e98679. DOI: 10.1371/journal.pone.0098679.Jacomy M., Venturini T., Heymann S., Bastian M. ForceAtlas2, a continuous graph layout algorithm for handy network visualization designed for the Gephi software. PLoS ONE. 2014;9(6):e98679. DOI: 10.1371/journal.pone.0098679.Тишкина К. О., Елисеева О. В., Багаутдинова А. Ш., Шилова К. С., Ефремова А. А. Подход к управлению качеством образовательных программ на основе данных. Университетское управление: практика и анализ. 2022;26(3):112–119. EDN: OZNLFD. DOI: 10.15826/umpa.2022.03.025.Tishkina K. O., Eliseeva O. V., Bagautdinova A. Sh., Shilova K. S., Efremova A. A. Data-based approach to educational programs quality managment. Journal University Management: Practice and Analysis. 2022;26(3):112–119. (In Russian.) EDN: OZNLFD. DOI: 10.15826/umpa.2022.03.025

The authors declare that there are no conflicts of interest present.