Modeling the assessment of the quality of students’ professional competencies development

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Vocational training of specialists in various fields is aimed at development of a complex of qualities and competencies necessary for future professional activities. The list of professional and general competencies is regulated by the State educational standard. The assessment of the level of competencies development is a measure of the quality of graduate training. The assessment of the quality of competencies development is a measure of the effectiveness of the educational institution work and its structural divisions. It is necessary for internal and external monitoring, adjustment of the pedagogical process and rating. This determines the importance of reliable and informative analysis of how developing factors influence the final result of training. The paper proposes an analytical method for determining the weight coefficient of each developing factor in the overall assessment of the level of professional competencies development. The possibility of its use in the analysis of learning problems at individual and group levels is substantiated. It is proposed to use a matrix of information representation and elements of matrix and vector analysis for processing statistical data. The author has developed a mathematical model that describes a complex process of professional competencies development in higher education institutions. Developing factors in this model are university departments. The possibilities of using the model are discussed. The ways of eliminating the problem of matrices dimensions mismatch when solving matrix equations are indicated. The paper contains examples of the proposed model use in other aspects of the education quality study. A method for determining the integral indicator of the quality of training in all disciplines is proposed. The main conclusions and results of the research can be used directly in the educational process, in the field of education management and in methodical work.

About the authors

Sergey Ivanovich Makarov

Samara State University of Economics

Author for correspondence.
Email: matmaksi@yandex.ru

doctor of pedagogical sciences, professor, head of Higher Mathematics and Economic-Mathematical Methods Department

Russian Federation, Samara

References

  1. Севастьянова С.А. Формирование профессиональных математических компетенций у студентов экономических вузов: дис. … канд. пед. наук: 13.00.01. Самара, 2006. 237 с.
  2. Соловьев И.В., Филатов С.В. Интегральные оценки качества образования // Интеграция образования. 2014. Т. 18, № 2 (75). С. 14–19.
  3. Цветков В.Я., Оболяева Н.М. Использование интегрального показателя успеваемости для оценки управления качеством образования // Дистанционное и виртуальное обучение. 2012. № 6. С. 23–26.
  4. Оболяева Н.М. Управление качеством образования на основе информационных технологий // European Researcher. 2012. Vol. 36, № 12–1. P. 2146–2149.
  5. Еремина Н.Ю., Кислова Н.Н. Высшее образование сегодня: к вопросу о требованиях к качеству // Поволжский педагогический вестник. 2016. № 2 (11). С. 20–24.
  6. Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
  7. Цифровизация как приоритетное направление модернизации российского образования: монография / под ред. Н.В. Горбуновой. Саратов: Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2019. 152 с.
  8. Makarov S.I., Sevastyanova S.A. Information modeling of the students' residual knowledge level // Digital Transformation of the Economy: Challenges, Trends and New Opportunities / eds. S. Ashmarina, A. Mesquita, M. Vochozka. Vol. 908. Springer, Cham, 2020. P. 502–509.
  9. Прахова М.Ю., Заиченко Н.В., Закирничная М.М., Павлова З.Х. Система оценивания компетенций выпускников вуза // Проблемы современного педагогического образования. 2017. № 57–12. С. 237–243.
  10. Мартыненко О.О., Якимова З.В., Николаева В.И. Методический подход к оценке компетенций выпускников // Высшее образование в России. 2015. № 12. С. 35–45.
  11. Данилов А.Н., Гитман М.Б., Столбов В.Ю., Гитман Е.К. Система подготовки инженерных кадров в современной России: образовательные траектории и контроль качества // Высшее образование в России. 2018. Т. 27, № 3. С. 5–15.
  12. Чубарова О.И., Мокина Л.В., Фатхинуров А.Р. Оценка уровня сформированности компетенций студентов с применением метода взвешенных оценок // Наука и образование: новое время. 2015. № 5. С. 98–104.
  13. Ратинская Е.В. Применение аппарата нечетких множеств к оценке уровня сформированности компетенций обучающихся // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2017. Т. 2. С. 175–179.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 - Three-dimensional cube of the results of monitoring the formation of graduates' competencies

Download (8KB)

Copyright (c) 2021 Makarov S.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».