авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Разработка модели и инструментальных средств оптимального распределения инвестицийв непрерывное образование на основе компетентностного подхода

-- [ Страница 2 ] --
  • развитие новой парадигмы образования и повышенное внимание к управлению знаниями;
  • улучшение прозрачности академических и профессиональных профилей и усиление акцента на результат обучения;
  • более гибкая организация обучения.

Проведенный анализ выявил, что встречается множество трактовок и определений терминов «компетенция» и «компетентность». В результате изучения ряда основополагающих работ по данной тематике (В. Хутмахер, Л.Н. Болотов, И.А. Зимняя, Л.М. Митина и др.) было принято решение не разграничивать в диссертации данные понятия, поскольку такая же позиция характерна для многих отечественных и большинства зарубежных ученых. С целью уточнения определений выделены основные свойства понятия компетенция/компетентность. Во-первых, компетентность – это деятельностная категория с акцентом на способе и результате действия. Во-вторых, подчеркивается обобщенный интегральный характер этого понятия по отношению к знаниям, умениям, навыкам и опыту. В-третьих, отмечается личностная и мотивационная составляющие компетентности.

В работе изучаются особенности непрерывного обучения специалистов на основе компетентностного подхода. Установлено, что на данный момент учебные заведения недостаточно вовлечены в систему непрерывного образования и не справляются с задачей формирования профессиональных и социальных компетентностей, то есть компетентностный подход не реализуется, чему свидетельствуют многие факты. Работники рыночной системы обращаются к проблемам несоответствия профессионального образования структуре потребностей рынка труда, отсутствия эффективного взаимодействия учебных заведений с работодателями, неразвитости форм и механизмов их участия в вопросах образовательной политики. Одной из основных причин сложившейся ситуации является низкий уровень освоения новых критериев и методов оценивания компетентности.

Автором рассмотрены различные варианты измерения компетентности, включая тестовую, ситуационную, рейтинговую и мониторинговую модели. Определено, что в современных условиях наиболее перспективными и экономически эффективными средствами оценки являются специальные автоматизированные системы, однако традиционные методы электронного тестирования направлены на оценку знаний и не позволяют измерять уровни компетенций человека.

Для исследования инновационных методик тестирования, позволяющих оценивать компетентность, проведен анализ существующих методов тестирования и сертификации навыков в сфере ИКТ. Выбор ИКТ-компетентности является обоснованным, поскольку именно в данной области компьютерные системы измерения способностей специалистов получили наибольшее распространение. Также, по мнению большинства ученых, компетенция в сфере ИКТ является одной из ключевых и наиболее востребованных в современных условиях и рассматривается в качестве приоритетной компетенции будущего.

В результате проведенного анализа определены основные возможности и связанные с ними достоинства и недостатки ряда наиболее востребованных и инновационных инструментов оценки и сертификации ИКТ-компетентности: Microsoft Digital Literacy, Microsoft ISTE, ECDL/ICDL, RM QCA, ETS “ICT Literacy Assessment”. Определено, что, несмотря на выигрышные отличия каждого из подходов, ни один из них не является доступным и достаточно универсальным для того, чтобы на его основе можно было оценивать уровни компетенций различных категорий испытуемых в сфере ИКТ и других областях. Для решения данной задачи необходима разработка моделей и инструментальных средств, сочетающих достоинства существующих традиционных и инновационных систем компьютерного тестирования.

В завершении первой главы подведены итоги проведенного анализа широкого спектра научных публикаций, связанных с темой диссертационного исследования, а также конкретизированы задачи по разработке экономико-математической модели оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование и созданию новой методики оценки компетентности.

Во второй главе «Выбор оптимальной стратегии инвестиций в непрерывное обучение специалиста» выполняется моделирование процесса оптимального распределения инвестиций в непрерывное образование на основе компетентностного подхода.

Для решения основной задачи исследования и получения информации о том, как с позиций непрерывного образования поддерживать компетенции специалиста в актуальном состоянии, была исследована система непрерывного развития компетенций специалиста.

Рассмотрим профиль из n компетенций специалиста. Каждая компетенция в момент времени имеет собственный вес (значимость) :

.

Элементами системы являются уровни компетенций специалиста:

,

эквивалентные степеням владения компетенциями от 0% до 100%.

Связью между элементами системы или системообразующим фактором является функция вычисления общей компетентности специалиста:

.

Из (1)-(3) следует, что компетентность специалиста ограничена: .

Для выявления тенденций изменения компетентности специалиста, на этапе декомпозиции исследованы процессы, протекающие в системе. К таким процессам относятся:

  • забывание компетенций;
  • устаревание компетенций;
  • естественное повышение уровней компетенций;
  • управление компетенциями (обучение).

В результате анализа работ Г. Эббингауза и А.Н. Леонтьева, посвященных процессам сбережения памяти человека, построены классическая и измененная кривые забывания. Выявлено, что процесс забывания не оказывает существенного влияния на рассматриваемую систему по трем причинам. Во-первых, в исследуемых временных интервалах (среднесрочный и долгосрочный период) эффекты забывания малозначительны. Во-вторых, «компетенция» подвержена сбережению больше, чем «знание», поскольку имеет практическую направленность и интегрирует различные составляющие, включая понимание и опыт. В-третьих, имевшийся уровень компетенции может быть восстановлен специалистом за приемлемые сроки при самостоятельной подготовке к собеседованиям, аттестациям и другим оценочным процедурам.

Процесс устаревания компетенций обусловлен внешними воздействиями на систему, связанными с изменениями спроса/предложения на рынке труда. По причинам возникновения данные воздействия предложено классифицировать на предметные (появляются новые существенные знания в данной области), технологические (появляются новые перспективные технологии, применимые в данной области), экономические (меняется конъюнктура на рынке труда), юридические (меняется законодательство, имеющее отношение к данной специальности или сфере деятельности).

Жизненный цикл i-й компетенции в профиле специальности связан с изменением ее веса и включает три этапа: появление, развитие, исчезновение компетенции. До появления и после исчезновения компетенции ее вес равен нулю: . В процессе основной фазы развития вес компетенции может колебаться. Изменение веса компетенции приводит к изменению весов других компетенций и общей компетентности специалиста, в связи с чем, для управления системой необходимо вычисление весов компетенций на каждом этапе обучения.

Устаревание компетенции происходит при изменении на рынке труда требований к уровню подготовки специалистов по данной компетенции. Для каждого временного отрезка можно определить коэффициент предполагаемого устаревания компетенции за данный период, вычисляемый как:

где – функция прогнозируемого изменения состава компетенции;

– означает, что требования полностью изменились, и компетенция устарела на 100%.

Зная уровень компетенции специалиста в момент времени , можно вычислить новый уровень владения компетенцией в момент времени с учетом произошедшего устаревания:

.

В зависимости от значения «периода полураспада» компетенции (среднего или предполагаемого времени, за которое состав компетенции изменяется на 50%) все компетенции могут быть отнесены к фундаментальным (медленно устаревающим) компетенциям и прикладным (быстро устаревающим) компетенциям.

Процесс естественного повышения уровня компетенции связан с активным использованием компетенции в профессиональной или иной деятельности. Пусть – функция предполагаемого повышения уровня компетенции для конкретного специалиста, описывающая то, как должен повыситься уровень его компетенции в заданный временной период. С учетом устаревания и повышения компетенции за время имеем новый уровень:

.

Непрерывное развитие компетенций рассматривается как обучение специалиста в течение m этапов (общим сроком обучения 1-10 лет). Управляющим воздействием в системе является процесс непрерывного обучения или последовательность обучающих воздействий в моменты времени , переводящих компетенции специалиста в новые состояния:

.

Затраты на обучение специалиста задаются функцией ,

где bн – уровень компетенции специалиста до обучения; x – объем обучения специалиста (требуемый прирост уровня компетенции).

Для выбора стратегии эффективного управления системой разработана экономико-математическая модель оптимального распределения инвестиций в непрерывное обучение, включающая решение двух задач: (1) задачи выбора оптимальной стратегии инвестиций в непрерывное обучение специалиста в рамках одной компетенции и (2) задачи оптимального распределения инвестиций между компетенциями профиля специальности. Первая задача является внутренней частью для второй. Рассмотрим формулировки обеих задач и этапы построения математических моделей.

Задача (1). Необходимо выбрать оптимальную стратегию инвестиций в непрерывное обучение специалиста и оптимальный план обучения в рамках одной компетенции на протяжении m этапов таким образом, чтобы минимизировать суммарные затраты на обучение, обеспечив при этом заданные уровни компетенции специалиста на всех этапах: . Известен начальный уровень компетенции специалиста: .

Построение математической модели проводится в семь этапов.

1. Определение числа шагов. Число шагов задачи равно числу этапов обучения m.

2. Определение состояний системы. Состояние системы на каждом шаге характеризуется переменной b – начальным уровнем компетенции на данном этапе; .

3. Выбор шаговых управлений. Управлением на i-м шаге является объем обучения xi, , где X - область допустимых управлений моделируемого процесса.

4. Определение проигрыша (затрат). Функция проигрыша на i-м шаге – это финансовые или временные затраты на обучение специалиста на данном этапе (инвестиции в обучение):

,

где bн – уровень компетенции специалиста до обучения, который определяется с учетом предполагаемого устаревания компетенции на данном этапе как ;

xi – прирост уровня компетенции (управление) на данном шаге.

Показатель эффективности задачи – это суммарные инвестиции в обучение за все этапы:

.

W обладает свойством аддитивности, следовательно, можно найти оптимальное решение задачи методом динамического программирования.

5. Определение функции перехода в новое состояние. Под влиянием шагового управления xi система на i-м этапе обучения переходит из состояния в состояние :

,

где pi(b) – предполагаемый прирост уровня компетенции на данном этапе.

Состояние определяет конечный уровень компетенции специалиста на iм этапе и начальный уровень компетенции специалиста на i+1-м этапе. В соответствии с условием задачи, на i-м этапе требуется обеспечить заданный уровень компетенции , следовательно, новое состояние системы должно удовлетворять неравенству: . Тогда имеем следующее ограничение, налагаемое на шаговое управление процессом:

.

Выполнение ограничений на всех этапах обеспечивает достижение заданных уровней компетенции с учетом процессов устаревания и естественного повышения уровня компетенции. Управление означает, что обучение на i-м шаге не проводится, при этом состояние системы изменяется в соответствии с внутренними процессами в системе: .

6. Составление функционального уравнения для последнего шага. Условный оптимальный проигрыш на последнем m-м шаге для множества возможных состояний моделируемого процесса:

;

ограничения на управление при этом:

.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.