30 Апр

МОДЕЛИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СТРАТЕГИЙ ФОРМИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:
Авторы:
DOI:

Важнейшей задачей высшего профессионального образования, на современном этапе развития, является подготовка специалистов, обладающими глубокими знаниями, умениями и навыками, способных ввести активную инновационную и научно-исследовательскую деятельность. Для достижения этой цели в Министерстве образования и науки Российской Федерации была утверждена концепция развития научно-исследовательской и инновационной деятельности в учреждениях высшего профессионального образования Российской Федерации на период до 2015 года [1, с. 1]. В ней формулируются основные направления и идеи повышения эффективности вклада вузов в технологическую модернизацию реального сектора экономики Российской Федерации через развитие их научно-исследовательской и инновационной деятельности.

В стенах Самарского государственного архитектурно-строительного университетана Факультете информационных систем и технологий (далее — ФИСТ)в 90-ые года прошлого века началась работа по разработке способамоделированияисследовательской деятельности студентов,который изложен в [2]. В основе модели лежит утверждение о том, что исследовательские способности включают четыре компоненты: интеллект, креативность, квалификацию и мотивацию, из которых две первые, начиная с возраста 15-16 лет, уже не подлежат изменениям. Что же касается квалификации и мотивации, то они динамичны и могут изменяться, причем исследовательская квалификация формируется исключительно в процессе целостной исследовательской деятельности личности. В соответствии с этой гипотезой, количественными показателями, описывающими научной квалификацию личности, являются характеристики ее способности реализовывать основные элементы исследовательской деятельности, а именно девять функций исследовательской деятельности [3, с. 83]:

  1. Поиск тематики.
  2. Постановка и формализация темы исследования.
  3. Формирование идеи и плана решения.
  4. Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения.
  5. Реализация отдельных элементов исследования.
  6. Синтез решения.
  7. Оформление решения.
  8. Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения.
  9. Внутренний критический анализ решения.

Функция расчета исследовательской деятельности:

где: i – номер функции исследовательской деятельности (от 1 до 9),

βi– коэффициенты возрастания i-ой функции,

xi–значение i-ой функции,

?i – оптимизируемый параметр,

M–уровень мотивации личности,

Ci– коэффициенты значимости i-ой функции.

Функция расчета мотивации:

где: α0,α i – коэффициенты формирования мотивации,

Mmax– максимальный уровень мотивации личности.

Модель должна отражать следующие ограничения оптимизации:

Завесь период существования ФИСТ было разработано множество информационных систем и тестов, обеспечивающих постоянный контроль и управление над развитием научно-исследовательской деятельностью студентов, и накоплен значительный массив статистических данных, которые позволяют оценить степень развития научно-исследовательских способностей студента в соответствии с девятью функциями исследовательской деятельности.

Одним из таких тестов является тест “Деятельность-мотивация” (далее — тест), который позволяет отразить степень стремления студентов заниматься исследовательской деятельностью. Он состоит из 38 вопросов. Примеры вопросов: “ Вы легко излагает свои мысли?”, “Вы человек азартный?”,  “Вы стремитесь планировать свою деятельность и, как правило, выполняете свой план?”, “Вы, как правило, доводите начатое дело до конца?”.На эти вопросы студент может отвечать только “Верно”, “Пожалуй, верно”, “Пожалуй, неверно” или “Неверно”. Студенты нашего факультета проходят этот тест каждый семестр.

И вот уже на протяжении множества лет наши студенты проходят этот тест, но мы анализируем результаты только сейчас.

Для получения правдоподобной информации необходимо было выполнить очистку массива данных, т.к. не все данные достоверны.Несколько лет назад, когда прохождение теста не контролировалось, то некоторые студенты простоигнорировали тест, не проходя его, что в свою очередь приносило большую степень разрежённости данных. Т.е. если студент в первом семестре прошел тест, а во втором – нет, то мы должны исключить этого студента из общей выборки, т.к. нам важно чтобы массив данных был одинаковым у всех студентов одной группы. В итоге из 91 студента факультета из общей выборки было выброшено 16 человек (18%).

В процессе развития теста этот факт был учтен, и теперь контроль над прохождением теста взяла на себя система индивидуального руководства исследованиями студентов, не позволяющая студентам игнорировать прохождение теста. Но после этого, многие студенты стали отвечать на вопросы установленными по умолчанию ответами, т.е. не изменяя варианты ответов. Из-за этого возникла ситуация, когда из оставшихся 75 студентов факультета еще 22 человека (24%)  были выброшены из выборки из-за безответственного поведения при прохождении теста.

В результате при обработке результатов теста выяснилось что, из 91 студента факультета из общей выборки было исключено 38 студентов (42%), которые либо не прошли тест хотя бы один раз, либо давали неправдоподобные результаты. В итоге в  выборке осталось лишь 53 человека (58%) (рисунок 1).

Рисунок 1. Доляправдоподобной информации результатов теста у студентов

В ходе анализа получившегося массива выяснилось, что студентов можно разделить на тригруппы типовличности:

  • стабильные;
  • динамические;
  • нестабильные.

В стабильную группу попали студенты, которых можно назвать целеустремленными, т.к. они имеют стабильные результаты теста каждый семестр. Относительная вариация результатов теста не должна превышает пороговое значение 0,5 включительно.

В динамическую группу можно отнести студентов, относительная вариация результатов теста лежит в промежутке между 0,5 ед. и 0,9 ед.

В нестабильную группу попали студенты, которых условно можно назвать нецелеустремленными, т.к. они имеют нестабильные результаты. Т.е. относительная вариация результатов превышает пороговое значение 0,9.

В результате мыпроанализировали результаты теста для этих студентов. Результат анализа представлен на рисунке 2.

Рисунок 2. Средние значения результатов теста с учетом групп типов личности

Можно сделать вывод, что наиболее привычным видом исследовательской деятельности является: “Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения”, т.к. именно он имеет наилучший результат.

Процент людей попавших в группу типа личностипо функциям исследовательской деятельности представлен в таблице 1.

Таблица 1

Процент студентов распределенных по функциям исследовательской деятельности

Функция исследовательской деятельности Процент людей в группе типа личности по функциям исследовательской деятельности
Стабильная Динамическая Нестабильная
Поиск тематики 11 7 82
Постановка и формализация темы исследования 21 16 63
Формирование идеи и плана решения 16 14 70
Выбор, освоение и реализация необходимого обеспечения 27 20 54
Реализация отдельных элементов исследования 25 20 55
Синтез решения 25 21 54
Оформление решения 18 25 57
Ввод в научный обиход, защита и сопровождение решения 14 16 70
Внутренний критический анализ решения 16 23 61

Можно сказать, что нецелеустремленным студентам рассчитывать оптимальную стратегию развития исследовательских способностей нецелесообразно. В крайнем случае, не более чем на период не больше двух семестров, т.к. это приведет к непредсказуемым результатам.

Также есть ряд студентов, где функции меняются закономерно, а какие то незакономерно. Если функции меняются закономерно, то необходимо учитывать средние значение функции, а если незакономерно – учитывать интервал времени моделирования.

Для эффективного руководства над развитием исследовательской деятельности студентов необходимо моделировать динамику развития их исследовательской деятельности. Для моделирования динамики развития исследовательских способностей был разработан и реализован программный комплекс (далее — программа), основой которой является базовая математическая модель. Программа  позволяет изменять коэффициенты, сохранять результаты расчета в базу данных, сопоставлять результаты различных расчетов и выдавать рекомендации по дальнейшим управленческим решениям, чтобы эффективно управлять развитием личности. Программа разработана в виде exe-приложения для операционной системы Windows 7 на языке программирования C++ с использованием кроссплатформенной библиотекой Qt и графической библиотекой Qwt. В качестве системы управления базами данных используется MicrosoftAccess 2007. Скриншот главного окна представлен на рисунке 3. Программа состоит из четырех модулей:

  1. Модуль моделирования исследовательских способностей.
  2. Модуль формирования графиков результата моделирования исследовательской деятельности.
  3. Модуль работы с базой данных.
  4. Модуль формирования множества вариантов оптимальных стратегий исследовательской деятельности.

Рисунок 3. Скриншот главного окна программы

Для модуля формирования множества вариантов оптимальных стратегий исследовательской деятельности необходимо задать коэффициенты Δmin, K, N, где Δmin– минимальная гарантированная доля времени уделяемая функции, K–общее количество квант,N — количество оптимизируемых функций.Во время работы модуль будет задавать каждой функции значение коэффициента ?равное значению Δmin, затем перебирать все возможные комбинации оптимизируемых функций, ограничиваясь значением N. Дальше модуль будет подбирать количество квант на каждую выбранную функцию. Сумма квант на выбранных функциях не должно превышать значение K. Найдя свободное пространство, где  модуль задаст каждой выбранной функции значение рассчитанное по формуле:

На основе значений ?будет выполнен расчет модуля формирования множества вариантов оптимальных стратегий исследовательской деятельностии получен результат исследовательскихспособностей. Затем модуль выберет другие оптимизационные функции, и повторит моделирование. Если новый результат моделирования исследовательских компетенций будет лучше предыдущего, то новый расчет запоминается. По окончании работы модуля будут найдены оптимальные значения коэффициентов ?, приводящие к наилучшей стратегии развитияисследовательских компетенций.

Опираясь на определенную группу типа личности и оптимизированные параметры ?можно задавать различные варианты управленческих решений для достижения оптимальной стратегии развития личности и достижения наилучших результатов в его подготовке.

Список литературы

  1. Концепция развития научно-исследовательской и инновационной деятельности в учреждениях высшего профессионального образования Российской Федерации на период до 2015 года. 2011, 10 с.
  2. ПиявскийС.А. Управляемое развитие научных способностей молодёжи. Москва, 2001, 287 с.
  3. ПиявскийС.А. Исследовательская деятельность студентов в инновационном вузе. Самара, 2010,294 с.
    МОДЕЛИРОВАНИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СТРАТЕГИЙ ФОРМИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ
    Цель работы: выявить достоверную информацию о результатах исследовательской деятельности студентов Факультета информационных систем и технологий Самарского государственного архитектурно-строительного университета и анализ этих результатов. Исследовать области значений коэффициентов теста “Деятельность-мотивация”, приводящие к реалистичным результатам. Разработать и реализовать программный комплекс, позволяющий моделировать формирование исследовательскую деятельность личности на основе базовой математической модели. В работе используется концепция организации учебного процесса на основе оптимально управления творческим развитием школьника и студента. Эта концепция предложена и реализована на кафедре Прикладной математики и вычислительной техникиСамарского государственного архитектурно-строительного университета под руководством Семена Авраамовича Пиявского.
    Written by: Мавричев Дмитрий Олегович, Пиявский Семен Авраамович
    Published by: БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА
    Date Published: 03/28/2017
    Edition: ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_30.04.2015_04(13)
    Available in: Ebook