Прогнозирование сохранности контингента студентов на основе мониторинга текущей успеваемости в электронных обучающих курсах

FORECASTING OF PRESERVATION OF A QUANTITYOF STUDENTS BASED ON THE MONITORINGOF THEIR CURRENT PROGRESS IN E-LEARNING COURSES

М.В. Носков, М.В. Сомова

M.V. Noskov, M.V. Somova

Студент, электронные образовательные курсы, мониторинг, прогнозирование, сохранность контингента, успеваемость, управляющие воздействия.

Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме образования – прогнозированию сохранности контингента студентов. Авторы анализируют данную проблему на примере института космических и информационных технологий Сибирского федерального университета и предлагают решение, основанное на мониторинге текущей успеваемости студентов в электронных обучающих курсах.

Student, e-learning courses, monitoring, forecasting, preservation of a quantity, progress, control actions.

The article deals with the acute problem of education that is forecasting of preservation of a quantity of students. The authors analyse the problem through the example of the Institute of Space and Information Technologies of Siberian Federal University and offer a solution based on the monitoring of studentsʼ current progress in e-learning courses.

В условиях перехода России на инновационный путь развития особая роль отводится образованию. Осуществляемая в стране модернизация образования, формирование и обустройство новой модели высшей школы требуют не только современного уровня профессиональной компетентности преподавателей, но и высокого профессионализма администрации и учебно-вспомогательного персонала.

Модернизацию образования в современном обществе невозможно представить без применения информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). Современные средства ИКТ дают возможность повышения эффективности и качества образовательного процесса, а также повышения эффективности планирования, организации и управления учебным процессом.

Целенаправленное управление учебным процессом и качеством образования возможно только на основе педагогически значимой информации. Под педагогической информацией мы пони- маем информацию об успешности субъекта (посещение / пропуск аудиторных занятий, количество эффективных входов в электронные обучающие курсы, текущие накопленные баллы по курсам и прочее). Педагогическая информация имеет высокую ценность только в том случае, если она носит не статический характер, а формируется и накапливается при непрерывном наблюдении за деятельностью субъекта учебного процесса. Таким образом, мы переходим от понятия педагогической информации к понятию педагогического мониторинга. А в деятельности современного образовательного учреждения результаты педагогического мониторинга являются основой для управляющего воздействия [Семина, 2012, с. 182].

В институте космических и информационных технологий (ИКИТ) Сибирского федерального университета (СФУ) учебный процесс организован с использованием электронных обучающих курсов (ЭОК), что позволяет осуществлять мониторинг текущей успеваемости и посещаемости студентов по каждой дисциплине в отдельности. Данный мониторинг является объективным и независимым от преподавателя, так как осуществляется сотрудниками учебно-организационного отдела (УОО) ИКИТ и предоставляет возможность анализа для эффективного воздействия на каждого студента в отдельности.

Если речь идет об учебном заведении с малочисленным контингентом, то такой анализ не представляет особого труда. Но если речь идет о таком институте, как ИКИТ с контингентом в 1600 студентов, то проведение анализа мониторинга текущих учебных достижений каждого студента по каждой дисциплине в отдельности только силами сотрудников учебного отдела является затруднительным. Соответственно, и применение своевременных управляю-

Рис. Модель организации автоматизированного анализа результатов мониторинга на примере ИКИТ СФУ

Как видно из рис. в ИКИТ существует собственная автоматизированная система управления «Студенческий офис», которая функционирует в непосредственной взаимосвязи с системой ЭОК СФУ, что позволяет получать оперативную и достоверную информацию об учебных достижениях студентов (оценки, пропуски)

щих воздействий в отношении студентов, находящихся в зоне риска по конкретным дисциплинам, также затруднительно, что может негативно сказаться на сохранении контингента студентов, в чем, несомненно, заинтересован директорат института [Зыкова и др., 2014, с. 62].

Решение данной проблемы возможно на основе автоматизированного анализа результатов мониторинга текущих учебных достижений студентов, который позволит своевременно реагировать на критические ситуации и применять необходимые управляющие воздействия в отношении студентов.

Авторы данной статьи предлагают следующее решение по организации автоматизированного анализа результатов мониторинга на примере ИКИТ СФУ (рис.).

из электронных журналов дисциплин, реализованных в ЭОК, в любой момент времени. Предлагаем встроить в данную АСУ модуль автоматизированного анализа результатов мониторинга [Митин, Филичева, 2013, с. 48].

Рассмотрим подробнее процесс функционирования данного модуля – в качестве исходной

ВЕСТНИК

информации целесообразно рассматривать следующие текущие данные по каждому студенту по конкретной дисциплине: 1) «накопленная» успеваемость (баллы); 2) количество пропусков аудиторных занятий; 3) количество эффективных входов в ЭОК. Исходя их этих данных, в модуле рассчитывается комплексная оценка успешности студента по дисциплине [Галямова и др., 2009, с. 83]. Для расчета данной оценки предлагаем использовать следующую формулу:

U i,j

^Оˡi,j ^{+ Pˡ}i,j ^{+ Vˡ}i,j ₃

где i € [1, n], n – количество студентов в группе;

^j [1, k], n – количество дисциплин у i -го студента в текущем семестре;

Oˡ_i,j – нормированная оценка i -го студента по j -й дисциплине в баллах, рассчитанная относительно максимально возможных баллов, которые мог бы заработать студент по данной дисциплине на данный момент:

O Oˡ = ^i,j i,j O max

, O ˡ i, j G [0,1] ,

Pˡ_i,j – нормированное количество посещенных аудиторных занятий i -го студента по j -ой дисциплине, рассчитанное относительно количества аудиторных занятий, состоявшихся на данный момент:

P

Pˡi,j = P , Pˡi,j e [0,1] i,j P i,j                , max

Vˡ_i,j – нормированное количество эффективных входов в ЭОК i -го студента по j -й дисциплине, рассчитанное относительно максимального количества эффективных входов в группе:

V

Vˡij = V i,j , Vˡij e [0,1]. i,j V            i,j max

По результатам расчета комплексной оценки успешности каждого студента по конкретной дисциплине АИС должна осуществлять проверку попадания значения данной оценки в так называемую «зону риска». Целесообразно принять значение «зоны риска» в диапазоне от 0 до 0,5. В случае если оценка попадает в данный диапа- зон, АСУ должна сигнализировать сотрудникам учебного отдела ИКИТ о необходимости принятия мер управляющего воздействия в отношении данного студента.

Возьмем в качестве примера двух реальных студентов группы КИ13-01 данного института. По результатам контрольного среза в группе КИ13-01 студент С1 по дисциплине «Алгебра» имеет Оˡ_i,j = 0,91; Pˡ_i,j = 1 и Vˡ_i,j = 1, таким образом, комплексная оценка его успешности U_i,j = 0,97, это говорит о том, что данный студент является успешным. В этой же группе есть студент С2, который по дисциплине «Алгебра» имеет Оˡ_i,j = 0,2; Pˡ_i,j = 0,33 и Vˡ_i,j = 0,27; и , таким образом, комплексная оценка его успешности U_i,j = 0,28, что должно послужить сигналом для сотрудников учебного отдела, что данный студент по данной дисциплине находится в зоне риска и к нему необходимо применить меры управляющего воздействия.

В качестве контрольной группы рассмотрим группу КИ13-14Б. Применим формулу расчета успешности студента в рамках контрольной недели осеннего семестра 2013/14 учебного года в ИКИТ и сравним результаты с итогами зачетноэкзаменационной сессии за этот семестр. По результатам контрольного среза в группе КИ13-14Б 46 % студентов группы (13 из 28) попали в «зону риска» по 2 и более предметам. По результатам промежуточной аттестации ни один из студентов, попавших в «зону риска», не сдал зачетноэкзаменационную сессию своевременно и без задолженностей, 6 студентов были отчислены (что составляет 46,2 %), еще 6 студентов ликвидировали задолженности со второго раза или на комиссии (что составляет 46,2 %), 1 студент имеет задолженность до сих пор.

Данная ситуация сложилась по причине того, что в отношении студентов, попавших в «зону риска» по результатам контрольного среза, не применялись никакие централизованные управляющие воздействия.

Рассмотрим эту же группу в качестве экспериментальной в весеннем семестре 2013/14 учебного года. По результатам контрольного среза из 23 студентов группы 14 студентов попали в «зону риска» по 2 и более предметам, что составляет 60,9 %. В отношении этих студентов были применены классические управляющие воздействия:

– организационные (привлечение кураторов группы и инспектора по внеучебной деятельности к решению вопроса неуспеваемости и непосещения занятий);

– воспитательные (индивидуальные и групповые воспитательные беседы, привлечение родителей к решению сложившейся ситуации);

– мотивационные (мотивирование студентов к высоким учебным достижениям путем проведения разъяснительных бесед, посвященных возможным материальным поощрениям в отношении успешных студентов).

Эффективность всех совокупных мер позволила достичь значительных результатов в вопросе сохранения контингента студентов по результатам промежуточной аттестации. Из 14 студентов, находящихся в «зоне риска» по результатам контрольного среза, 5 студентов успешно сдали зачетно-экзаменационную сессию (что составляет 35,7 %), 6 студентов имели задолженность и ликвидировали ее со второй попытки (что составляет 42,9 %), и лишь 3 студента ликвидировали задолженность и ликвидировали ее на комиссии (что составляет 21,4 %). Ни один студент группы не был отчислен.

Но таких управленческих воздействий явно недостаточно, и в перспективе необходимо разработать инструментарий по эффективным и инновационным управляющим воздей- ствиям в электронной среде, прежде всего методическое сопровождение данных мер. Немаловажным является разработка локальной нормативной базы университета, регламентирующей принципы и положения управляющих воздействий в отношении неуспевающих студентов, которая позволила бы адекватно и эффективно действовать институтам в вопросе сохранения контингента.