Методика оценки качества обучения на основе негэнтропии
https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-10-37-45
Аннотация
Рассматриваются вопросы оценки качества обученности студентов, а также прогнозирования результатов обучения на основании расчета негэнтропии как интегрального информационного показателя, отображающего объективные данные об используемой модели обучения. Предлагается рассматривать модель эмергентного обучения как обобщенное отображение учебного процесса при обоснованном сочетании электронного и традиционного обучения. Для построения многокритериальной системы оценки качества учебного процесса предложено рассматривать все составляющие педагогической системы во взаимосвязи друг с другом на первом и последующих иерархических уровнях. Предложено выделить объект педагогической системы (обучающихся) в особую категорию, взаимодействующую с остальными элементами методической системы, таким образом, система обучения формируется как «студенто-ориентированная». Предлагаемая методика оценки и прогноза качества обучения опирается на построение иерархической структуры критериальной системы качества. На первом этапе были обозначены базовые критерии, влияющие на качество обученности студента, которые представлены с помощью диаграммы Исикавы. На основании экспертной оценки определены весовые коэффициенты с точки зрения «важности» критерия для качества обученности студента. На следующем этапе были выделены критерии второго и третьего уровней и определены их численные значения. В случаях, когда невозможно однозначно оценить весовой коэффициент критерия, были приведены системы уравнений для расчета функций принадлежности нечеткого множества. На третьем этапе были рассчитаны интегральные значения негэнтропии для трех направлений обучения и для модельной ситуации.
Об авторах
О. В. АндрюшковаРоссия
Андрюшкова Ольга Владимировна, канд. хим. наук, доцент, зав. лабораторией методики преподавания химии кафедры общей химии, химический факультет
119991, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 3
С. Г. Григорьев
Россия
Григорьев Сергей Георгиевич, доктор тех. наук, профессор, член-корреспондент РАО, зав. кафедрой информатики и прикладной математики, Институт цифрового образования
129226, г. Москва, 2-й Сельскохозяйственный проезд, д. 4, корп. 1
Список литературы
1. Андреев А. А. Российские открытые образовательные ресурсы и массовые открытые дистанционные курсы // Высшее образование в России. 2014. № 6. С. 150–155.
2. Андреев А. А. Качество онлайн-обучения // Электронное обучение в непрерывном образовании 2017: Труды IV Международной научно-практической конференции (г. Ульяновск, 12–14 апреля 2017 года). Ульяновск: УлГТУ, 2017. С. 340–344.
3. Андреев А. А. Оценка качества онлайн курсов // Территория науки. 2015. № 1. С. 20–26.
4. Круглов В. И., Горленко О. А., Можаева Т. П. Становление и развитие систем качества образовательных учреждений // Высшее образование в России. 2015. № 12. С. 46–51.
5. Калдыбаев С. К., Бейшеналиев А. Б. Качество образовательного процесса в структуре качества образования // Успехи современного естествознания. 2015. № 7. С. 90–97.
6. Бедерханова В. П., Остапенко А. А., Ткач Д. С., Хагуров Т. А., Кузьмина Н. В., Мазниченко М. А., Тюнников Ю. С., Касатиков А. А., Янковская Н. А. Педагогическая система: теория, история, развитие. М.: Народное образование, 2014. 128 с.
7. Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Эмергентное обучение в информационно-образовательной среде. М.: Образование и Информатика, 2018. 104 с.
8. Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации от 23 августа 2017 года № 816 «Об утверждении Порядка применения организациями, осуществляющими образовательную деятельность, электронного обучения, дистанционных образовательных технологий при реализации образовательных программ». http://ivo.garant.ru/#/document/71770012/paragraph/1:0
9. Черниговская Т. В. Фуэте, фонема, формула, фотон: языки мозга и культуры // Труды Отделения историкофилологических наук РАН. М.: Наука, 2015. С. 179–189.
10. Цветков В. Я. Информационная неопределенность и информационная определенность в науках об информации // Информационные технологии. 2015. Т. 21. № 1. С. 3–7. http://novtex.ru/IT/it2015/it115_web-3-7.pdf
11. Tsvetkov V. Ya. Information situation and information position as a management tool // European Researcher. Series A. 2012. Vol. 36. No. 12-1. P. 2166–2170. http://www.erjournal.ru/journals_n/1357196052.pdf
12. Лотоцкий В. Л. Энтропия и негэнтропия // Перспективы науки и образования. 2017. № 1. C. 20–23.
13. Цветков О. В. Энтропийный анализ данных в физике, биологии и технике. СПб.: ЛЭТИ, 2015. 202 с.
14. Качанова Т. Л., Фомин Б. Ф. Физика открытых систем: генерация научно-достоверного знания на больших данных // Управление и информационные технологии. Наука и образование. СПб.: ЛЭТИ, 2015. С. 91–116. http://isd-consortium.ru/publikacii/knigi/upravlenie_i_informacionnye_tehnologii_nauka_i_obrazovanie/fizika_otkrytyh_sistem_generaciya_nauchnodostovernogo_znaniya_iz_bolshih_dannyh/
15. Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Расчет негэнтропии и весовых коэффициентов многокритериальных оценок на основе нечетких множеств // Информатика и образование. 2019. № 1. С. 40–49.
16. Диаграмма Исикавы. http://www.up-pro.ru/encyclopedia/diagramma-isikavy.html
17. Агентство по контролю качества образования и развития карьеры. http://www.akkork.ru/
18. Сообщество e-Learning PRO. http://elearningpro.ru/
19. Сообщество Платонова В. Н. в Facebook «Online course quality». https://www.facebook.com/groups/730339183723259/
20. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Vol. 8. Is. 3. P. 338–353. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001999586590241X
21. Рыжов П. А. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998. 116 с. http://www.intsys.msu.ru/staff/ryzhov/FuzzySetsTheory&Applications.pdf
22. Курзаева Л. В., Овчинникова И. Г., Чичиланова С. А. К вопросу о совершенствовании методики оценки эффективности решения задач управления качеством образования на основе экспертной информации // Фундамен-тальные исследования. 2015. № 6-3. С. 473–478. https://fundamental-research.ru/pdf/2015/6-3/38644.pdf
23. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 c.
24. Vostroknutov I., Kaneda Y. The possibilities of using modern CASIO CG-50 graphing calculators for volumetric and complex calculations, including fuzzy calculations // 13th International Conference on Theory and Application of Fuzzy Systems and Soft Computing (Warsaw, 26–27 August 2018). Vol. 896. 2018. P. 702–708.
Рецензия
Для цитирования:
Андрюшкова О.В., Григорьев С.Г. Методика оценки качества обучения на основе негэнтропии. Информатика и образование. 2019;(10):37-45. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-10-37-45
For citation:
Andryushkova O.V., Grigoriev S.G. Methodology for assessment of the quality of learning based on negentropy. Informatics and education. 2019;(10):37-45. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-10-37-45