АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ ОБУЧАЮЩИХСЯ: ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТ Н. В. Суша

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОНТРОЛЬ
ЗНАНИЙ ОБУЧАЮЩИХСЯ: ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ
ОБОСНОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТ
Н. В. Суша
К настоящему времени в Мировой образовательной системе доминирующим оказался т.н. групповой способ обучения, поскольку именно он
обеспечивает массовый выпуск специалистов при приемлемых затратах.
Вместе с тем, начиная со второй половины прошлого века, в этой системе
стали проявляться и нарастать все более серьезные кризисные явления
[1]. В настоящем докладе предлагается к рассмотрению способ устранения противоречий, характерный для группового способа обучения, которые выявлены на основе системного анализа подсистемы «Преподаватели-Студенты» с позиций кибернетики, теории вероятностей и теории
систем массового обслуживания. Теоретический анализ и эксперимент
осуществлены в Минском институте управления.
Укажем на основные противоречия группового способа обучения.
Первое противоречие - противоречие между высокой производительностью педагогического труда преподавателя-лектора и низкой производительностью труда преподавателя-экзаменатора (противоречие
«производительности»). Оценим остроту этого противоречия, используя
следующие данные: объем знаний (Q), формируемых преподавателемлектором в группе из N студентов; усредненный темп усвоения знаний
(Vcp) за время изучения дисциплины (Тд): Q =Тд * V^ * N. Определим,
далее, время, необходимое для оценки этого объема знаний на экзамене
при традиционной его организации (Тэ):
О
V
Т э = — = V N- - 2 .
Y>
Y,
Г д е у э _ СК орость проведения экзамена.
Репрезентативность (R) выборки вопросов, предъявляемых каждому
студенту на экзамене можно оценить как отношение: R = Кб К, где К6 число вопросов (2-3) в экзаменационном билете; К - общее (суммарное)
число вопросов во всех экзаменационных билетах по дисциплине.
Как правило, оценки R чрезвычайно низки - на уровне 0,02-0,05 т.е.
2-5 %, что является своеобразной и очень большой платой за высокую
производительность труда преподавателя-лектора.
Второе противоречие - противоречие между «тонким» квантованием
объема знаний у обучающихся и «грубым» квантованием экзаменацион366
ных оценок в используемых шкалах оценок (противоречие «квантования»). К началу экзамена объем знаний в группе студентов распределен
по «нормальному» (распределение Гаусса) виде характерной колоколообразной кривой. Объем знаний (Q) представляет собой дискретную величину с достаточно «мелкими» (тонкими) «квантами знаний» в виде «линков», «степов», «понятий» и «приведенных понятий», между которыми
современная педагогическая квалиметрия уже находит достаточно строгие количественные соотношения. Между тем, в распоряжении преподавателя-экзаменатора имеется та или иная, но весьма «грубая» квантованная шкала оценок: «зачет» - «незачет», пяти (точнее 4-х бальная) шкала,
десятибалльная шкала. В Мировой образовательной системе известны
и стобалльные шкалы оценок, однако, по нашему мнению, число экзаменационных вопросов и число оценок должны совпадать, что не соблюдается даже в традиционной системе оценок.
Третье противоречие - противоречие между объективно существующими объемами знаний обучающихся и субъективными оценками этих
знаний экзаменаторами (противоречие «субъективности»).
Противоречие «субъективности» проявляется в том, что распределение оценок между студентами, которое фиксируется в ведомости, не соответствует нормальному закону распределения объема их знаний (Q).
Это можно объяснить смещениями шкалы оценок (в нашем эксперимен3,5 балла 0,5
те используется четырехбалльная шкала оценок при mQ
балла). Более подробно см. в нашей работе [2].
Для преодоления противоречий «производительности», «квантования» и «субъективности» целесообразно, по нашему мнению, использовать тестирование как инновационную технологию. В ходе эволюции
Мировая образовательная система использовала все появляющиеся возможности для механизации и автоматизации труда преподавателя-экзаменатора, однако только тестирование с использованием персональных
компьютеров дает возможность полностью автоматизировать контроль
знаний и подведение его итогов. При этом тестирование позволяет преодолеть все три отмеченных противоречия:
1. «производительности» - за счет соответствующего выбора числа
высокоскоростных узлов обслуживания тестирующихся и соответствующего выбора числа и трудоемкости тестовых вопросов;
2. «квантования» - за счет многократного, по сравнению с традиционным экзаменационным билетом, увеличения числа вопросов в тестовом
задании, предъявляемом тестирующемуся студенту (тестовый вопрос
может быть посвящен отдельному «кванту» знаний);
367
3. «субъективности» - за счет унификации по числу, трудоемкости и ассортименту тестовых вопросов разных преподавателей одной
и той же дисциплины.
Статьи затрат
Форма конт золя знаний
тестирование
традиционная
Отклонение
(+,-)
1. Фонд оплаты труда (ФОТ),
всего
в том числе
331706
46620
285086
1.1 ФОТ преподавательского
состава
331706
29876
301830
16744
-16744
130029
18275
111754
3317
466
485052
65361
2851
399691
- программное обеспечение
(ABBYY Form Reader 6.5
Enterprise Edition)
7700
-7700
- оборудование (сервер - 1шт.,
компьютер - 5 шт., сканер 1шт., принтер - 1шт.)
9915
-9915
17615
82976
382076
1.2 ФОТ сотрудников центра
тестирования
2. Налоги на ФОТ, 39,2 %
3. Услуги банка, 1 % от ФОТ
Итого по статьям затрат
4. Приобретение:
Итого по оборудованию
Всего:
465052
-17615
Исходя из изложенного, в Минском институте управления разработана, опробована и с 2006-2007 учебного года применяется система компьютеризированного тестирования студентов всех форм обучения, используемая на экзаменах и зачетах. С этой целью создан центр контроля
знаний. В таблице, приведенной выше, представлен расчет экономической эффективности применения тестирования в Минском институте управления в течение учебного года (расчет в $).
Таким образом, тестирование позволяет преодолеть противоречия
«производительности», «квантования» и «субъективности», оно находится в общем контексте автоматизации преподавательского труда, способствует повышению качества образовательных услуг, а также позволяет сэкономить значительные финансовые средства для развития частного ВУЗа в целом.
368
Литература:
1. Кумбс Ф. Г. Кризис образования в современном мире: Системный
анализ. М.: Прогресс, 1970, 293 с.
2. Суша Н. В. Экономическая эффективность инноваций в организации контроля знаний студентов//Материалы XV Международной научно-практической конференции. Мн.: Изд. МИУ, 2006.
369