|
Ананьев В.П.
|
|
НА БИБЛИОТЕЧНО-ИНФОРМАЦИОННОМ ФАКУЛЬТЕТЕ С УЧЕТОМ ИНТЕРЕСОВ ОБУЧАЕМЫХ |
|
Одной из задач, решаемых в учебных заведениях, является формирование учебных программ (УП). Данная задача относится к числу трудно формализуемых и зачастую решается с применением экспертных, директивных, экспериментальных или интуитивных подходов. Подобные трудности присущи как новым курсам, так и традиционным. Сложно сформировать, например, УП для новых дисциплин междисциплинарного характера и гуманитарного профиля. Основанием для изменений УП традиционно читаемых дисциплин могут быть трансформация специализаций, объемов курсов, соотношений между аудиторными и внеаудиторными занятиями студентов, соотношений между лекционными и практическими занятиями и т.п. Учебная дисциплина (УД) возникает на основе уже имеющейся базы знаний, как материализованной в учебниках, монографиях, научных статьях, периодических изданиях, так и заключенной в интеллекте ученых, преподавателей, экспертов, работающих в данной области знаний. Структурированную некоторым образом базу знаний УД, т.е. разбитую на темы, разделы, параграфы, можно рассматривать как универсальное множество знаний (в дальнейшем – множество) Тобщ, содержащее максимальный объем знаний. Логично предположить, что в большинстве случаев реализация всей базы знаний в ходе учебного курса (УК), вряд ли возможна в силу ограниченности временных, материальных и интеллектуальных ресурсов, и принятая УП будет неким подмножеством, которое обозначим как Тпрогр, удовлетворяющим соотношению: ТпрогрНТобщ. Определение Тпрогр представляет собой творческую задачу, которая не имеет однозначного решения и может быть решена путем привлечения экспертов, в качестве которых используются заказчики из потенциальных организаций-потребителей; преподаватели и административно-педагоги-ческий персонал учебных заведений и организаций. Эти лица, обладая представлениями об объеме знаний будущих специалистов, способны осуществить выбор необходимого объема знаний по конкретной УД из Тобщ и сформировать множество Тпроф, которое является подмножеством Тобщ, т.е. ТпрофМТобщ. Обучаемые также могут быть привлечены в качестве экспертов, зачастую являясь одним из необходимых элементов решения указанной задачи, так как только они в состоянии сопоставить УП с имеющейся у каждого из них индивидуальной базой знаний, сообразуясь со своими представлениями о будущей специальности. Результатом их оценки будет множество ТобучМТобщ. Таким образом, искомое Тпрогр можно определить как объединение множеств: Тпрогр=ТпрофИТобуч. Достоинством подобного подхода является полнота УП, сформированной на основе Тпрогр, учитывающей интересы как «сверху» так и «снизу». Дальнейшая структуризация и детализация УП диктуется необходимостью формирования тематического плана (ТП) с решением задачи определения числа часов лекционных, практических, семинарских, самостоятельных занятий и других форм обучения. Здесь также полезно решение с использованием экспертных данных, получаемых от студентов. Одной из возможностей является оценка научных интересов студентов к той или иной теме УП, результат которого можно обозначить как множество Тинт. Графически подход наглядно иллюстрируется диаграммами Эйлера-Венна. В целях получения количественных оценок и формализации экспертного процесса введем обозначения и пределы изменения численных значений: предмет – u = 1...U; эксперт – p = 1...P; группа – g = 1...G; тема – t = 1...T; оценка – i = 0...I. С их учетом экспертные оценки могут быть упорядочены в виде иерархической структуры: I ptu Ю I gtu Ю I tu Ю I u , где I ptu – оценка p- м экспертом t-ой темы u-го предмета; I gtu – интегральная оценка g-ой группой экспертов t-ой темы u-го предмета; I tu – интегральная оценка всеми экспертами t-ой темы u-го предмета; Iu – интегральная оценка всеми экспертами u-го предмета в целом. Определение количественных значений оценок производится по формулам: I gtu = 1/P * S I ptu ; I tu = 1/G * S I gtu ; I u = 1/T * S I tu ; Таким образом, после несложной математической обработки имеется возможность оценить ряд параметров, способствующих более обоснованному формированию УП. Так, например, самая интересная тема u-го предмета может быть определена из соотношения: MAX {" Itu }. Возможности использования количественных оценок могут быть самые разные и определяются только фантазией экспериментатора. Возможно введение пороговых оценок типа порога заметности. Можно определить, например: степень интереса студентов к тем или иным УД; перечень интересных тем УД; перечень неинтересных тем УД; группу студентов, интересующихся определенными темами или УД в целом; группу студентов, наименее интересующихся УД. В зависимости от критериев формирования УП возможно использование полученной информации, например, следующим образом: а) интересные темы рекомендовать для самостоятельной проработки вне аудитории (рефераты, курсовые работы, домашние задания); б) неинтересные темы прорабатывать углубленно на лекциях и семинарах, для чего соответственно планировать учебные часы для аудиторной работы; в) неинтересные темы подробнее разрабатывать в методических материалах; г) группировать обучаемых на основе общности интересов с целью проведения специальных занятий, стимулирующих научные и другие виды творческой деятельности; д) формировать группы обучаемых с низким коэффициентом интереса с целью более подробной оценки вопроса о необходимости продолжения ими обучения. Автором реализован данный подход при формировании УП новой дисциплины «Концепции современного естествознания и экологии» для студентов Казанской государственной академии культуры и искусства (КГАКИ), результаты которого нашли отражение в соответствующих тематических планах и методических указаниях для студентов библиотечно-информационного, а также художественно-педагогического, театрального, культурологического факультетов и отделения заочного обучения. Для студентов библиотечно-информационного факультета был подробно разработан и реализован метод использования количественных оценок интереса студентов к конкретным учебным темам дисциплины. Обработка результатов проводилась в программной среде «Microsoft Exсel». Получены результаты в виде гистограммы, связывающей наименования учебных тем с их цифровыми оценками. Выполненная оценка силы линейной корреляционной связи между оценками учебных тем данной дисциплины разными группами дала статистический коэффициент корреляции Пирсона rP=0,82, значение которого интерпретируется как наличие сильной положительной связи, т.е. однотипности оценок произведенных студентами разных групп, что подтверждает наличие объективных факторов при применении подобного подхода. |