Перейти к основному содержанию
ИТарктика
УДК 004 : 007.5 : 378.162.33
Юрий Владимирович Ланских, Ваганов Дмитрий Александрович, Коновалова Яна Вадимовна, Мокрецова Наталья Олеговна
к.т.н., доцент каф. Автоматики и телемеханики Вятского государственного университета

магистрант каф. Автоматики и телемеханики Вятского государственного университета

магистрант каф. Автоматики и телемеханики Вятского государственного университета

магистрант каф. Автоматики и телемеханики Вятского государственного университета
Технологии и средства повышения эффективности профориентационной деятельности образовательных учреждений
Аннотация:

Статья посвящена вопросам повышения эффективности решения задач профориентации в образовательных учреждениях высшего образования путем применения аналитических технологий и включения технических средств в учебный процесс.

Ключевые слова: моделирование, профориентация, эргатические системы, довузовская подготовка, вероятность Байеса, подбор кадров..

Введение

Признанным фактом является наличие в современной системе российского образования ряда проблем. Это ослабленная мотивация детей и молодежи к получению знаний, умений и, в конечном счете, профессии. Это отсутствие восприятия образования как социального лифта. Это высокая инертность системы образования.

Известны как мнения о том, что причинами всех проблем являются унаследованные недостатки советской системы образования, так и мнения о решающей роли недостатков внедряемой европейской системы образования. Оба этих диаметрально противоположных взгляда представляются недостаточно корректными. Тем более, что кризисные явления свойственны не только современному российскому образованию, но и многим западным моделям.

Авторы рассматривают частную задачу повышения эффективности образовательного процесса на технических направлениях. Эффективность предлагается оценивать с точки зрения профессиональной ориентированности обучаемого. В качестве основы повышения эффективности рассматриваются различные средства автоматизации образовательного процесса. Уместными представляются аналогии с автоматизацией в различных других известных областях, в частности, автоматизация принятия решений в управленческой деятельности путем использования аналитических технологий и автоматизация управления техническими объектами путем использования кибернетических решений.

2. Повышение эффективности профориентационной работы ВУЗа на основе использования аналитических технологий

Характерной чертой современного российского кадрового рынка является недостаточная интегрированность образовательных учреждений с реальным сектором экономики. Констатируя недостаточность практических знаний и навыков выпускника ВУЗа, их неактуальность, даже при наличии фундаментальных знаний, руководители предприятий не стремятся внести вклад в деятельность образовательных учреждений и стимулировать подготовку для них специалистов «под ключ», как путем материального участия, так и путем «вбрасывания» тем инициативных НИР, кооперации в деле разработки рабочих программ по направлениям обучения и пр. Между тем, введение таких форм обучения, как магистратура, создает предпосылки к использованию положительного западного опыта интеграции науки, производства и образования. Общение с представителями бизнеса и производства создает представление о кадровом «голоде», который в некоторых отраслях назревает, а в некоторых уже наблюдается. Несмотря на констатацию необходимости доучивать выпускников образовательных учреждений за свой счет, отраслевые специалисты неохотно идут на контакт с образовательными учреждениями.

Поэтому проблема взаимодействия с рынком труда остро стоит в региональных ВУЗах, традиционно являвшихся поставщиками квалифицированных кадров для крупнейших предприятий своих регионов. В современных условиях «дробления» рынка труда, а также по причине сложной демографической ситуации, ВУЗам необходимо организовывать свою работу на кадровом рынке в направлении максимизации захвата рыночных ниш, борясь за трудоустройство каждого выпускника. Трудоустроенность выпускников, в особенности в соответствии с полученной специальностью справедливо считается одним из существенных показателей деятельности ВУЗа.

В крупных учебных заведениях функционируют студенческие кадровые службы, называемые также студенческими отделами кадров или центрами содействия трудоустройству выпускников. Эти службы выполняют функции учета студентов и выпускников, предприятий и вакансий, функции коммуникации между ними, аналитические функции по подбору мест на предприятиях для студентов и подбору специалистов, соответствующих вакансиям предприятий, функции формирования отчетности.

Высокие требования к результатам работы специалистов кадровых служб и ее динамичный характер стимулирую применение решений по ее автоматизации. Предлагается автоматизация деятельности студенческой кадровой службы путем использования информационной системы, основными функциями которой являются:

  1. Расширенный учет данных о студентах и выпускниках, в частности, данных об их профессиональной деятельности, получаемом в данный момент и полученном ранее образовании, достижениях по учебному, научному, общественному, спортивному и прочим направлениям, лично-профессиональных интересах.
  2. Расширенный учет данных о вакансиях, включая данные об организации и ее сфере деятельности, полную историю работы с вакансией (корректным представляется использование понятия «жизненный цикл вакансии»: возникновение вакансии, информирование кадров о вакансии, собеседования по вакансии).
  3. Использование Веб-технологий для работы претендентов со своими персональными данными и с предложенными вакансиями, а специалистов предприятий – с предлагаемыми кадрами.
  4. Аналитические функции автоматизации подбора кадров под вакансии и вакансий для претендентов, а также формирования проектных команд под предлагаемые предприятиями НИР.
  5. Функции импорта данных из информационных систем учета студентов учебного заведения, информационных систем кадровых агентств, предприятий, служб занятости.
  6. Функциональность организации информационных рассылок о вакансиях или интеграции с системами рассылки путем использования возможностей электронной почты, мобильных устройств и пр.

Авторами в сотрудничестве со специалистами студенческой кадровой службы Вятского государственного университета была разработана информационная система учета деятельности студенческой кадровой службы. Функциональность информационной системы включает в себя архивные, отчетные, справочные и аналитические [1, 2]. База данных информационной системы функционирует под управлением SQL-сервера PostgreSQL.

Предлагаются варианты реализации аналитической функциональности системы, предназначенной для автоматизации формирования решений по подбору кадров. В основе формируемых решений должна быть полная информация о вакансиях и об учитываемых кадрах. Основные подходы к формированию решений [1-4]:

  1. Алгоритмический подход. Разрабатывается детерминированный алгоритм прагматического сопоставления ключевых характеристик вакансии и анкетных данных претендента (например, регион и готовность к работе в другом регионе, отношение к воинской службе, семейное положение, уровень образования, наличие дополнительного образования, опыт работы, сфера деятельности и сфера интересов и пр.).
  2. Унифицированно-семантический подход. Разрабатывается унифицированный алгоритм, работающий с метаданными, представляющими собой семантико-сетевое описание всех связанных с вакансией и с претендентом сущностей.
  3. Нейросетевой подход. Результаты ручного сопоставления вакансий и претендентов используются для обучения нейросети, в результате чего формируется (и впоследствии дообучается) нейросетевой решающий механизм.
  4. Метод рассуждений по аналогии. Принятие решений на основе прецедентов (Case Based Reasoning).

В соответствии с первым подходом был реализован прототип модуля прагматического сопоставления вакансий и кадров, выполняющий вычисление коэффициента соответствия вакансии и кадра в соответствии с вероятностным подходом Байеса. Ближайшей практической аналогией разработки является решение задачи анализа релевантности искомых документов запросу в процессе информационного поиска [5].

Унифицировать это решение позволяет использование метаописаний хранимых данных, типизация анализируемых признаков вакансий и претендентов и разработка алгоритмов расчета критериев близости для признаков различных типов (в соответствии с подходом 2 из приведенных выше).

Рассмотрим множество сфер деятельности (сфер интересов), из которого формируются как характеристики вакансии, так и характеристики претендента [4].

Можно доказать, что множество сфер деятельности SPH – счётное. Для этого определим элементы SPH={sphn} и поставим в соответствие им множество натуральных чисел N={nn}:

 uj

Пусть между sph1 и sph2 можно поставить sph1’, тогда можно задать новое соответствие

vhj

 Продолжая соответствующие рассуждения до бесконечности, приходим к выводу, что любой элемент множества SPH можно поставить в соответствие элементу множества натуральных чисел N, следовательно, множество SPH счётное и равномощное

 cty

Множество сфер деятельности P также будет подмножеством всех сфер деятельности

 ioследовательно, это счётное множество, и оно имеет мощность, не большую, чем мощность SPH. 

Определим множества сфер деятельности студента S и множество сфер деятельности вакансии V, такие что ап

Выделим множество см

Рассматриваемые множества небесконечны, что позволяет перейти к вероятностному оцениванию схожести сферы интересов претендента и сферы деятельности предприятия. Очевидно, что отношение мощности множества к мощности его надмножества представляет собой относительный вес множества в надмножестве.

Количество совпадающих сфер для студента и вакансии есть ни что иное как мощность множества hjКоличества сфер студента и вакансии соответственно определятся как мощности множеств S и V. Тогда коэффициенты схожести множества cbb

и множеств S и V будут определяться следующим образом:

rt

В качестве частных случаев этого решения можно рассмотреть анализ количественных характеристик претендента и вакансии (предприятия), которые могут оцениваться на точное или интервальное совпадение.

Предлагаемое решение позволяет автоматизировать принятие решений по трудоустройству специалистов и обеспечению предприятий кадрами, что входит в профориентационную деятельность образовательного учреждения, осуществляемую преимущественно в формате работы с выпускниками и студентами старших курсов.

3. Повышение эффективности профориентационной и образовательной работы ВУЗа на основе автоматизации элементов процесса обучения

Общепризнанным фактом стала необходимость использования технических средств автоматизации процесса обучения. Технические средства традиционно были неотъемлемой составной частью обеспечения учебного процесса технических специальностей в качестве лабораторного оборудования. Такие технические средства, как проекторы, лингафонное оборудование входили и входят в состав материального обеспечения образовательного процесса и для нетехнических специальностей. На современном этапе сюда можно отнести также интерактивные доски, технологии для получения образовательных услуг через Интернет и пр.

Мнение о необходимости использования средств автоматизации процесса обучения входит в столкновение с традиционными концепциями образования, утверждающими, что наилучшее качество образования способен дать только непосредственный контакт педагога (преподавателя) и обучающегося. Дать какие-либо формальные оценки результативности применения технических средств обучения позволит полноценное моделирование образовательного процесса как процесса информационно-технологического.

Авторы предлагают подвергнуть образовательную деятельность формальному моделированию с позиций теории систем и кибернетики (теории управления). Такой подход представляется не только правомерным, но и способным гармонично дополнить существующие педагогические теории как введением дополнительных формальных обоснований, так и технологиями построения методик образовательной деятельности, основанных на результатах моделирования.

Известны применения кибернетического подхода к экономическому моделированию [6], построение же кибернетических моделей в социологии, психологии и педагогике представляется менее очевидным, несмотря на аналогии процессов информационного обмена и управления в технических и биологических системах, на которые указывали классики современной науки [7].

Применяя аналогии из теории управления, можно рассматривать учителя (преподавателя, педагога) в качестве управляющего звена (регулятора) системы управления образовательным процессом, а обучающегося – в качестве объекта управления. Структурное тождество системы образовательного процесса и традиционной системы автоматического управления (САУ) очевидно (рисунок 1). Это не отменяет того факта, что ученик как объект управления является неизмеримо более сложной системой, чем большинство технических объектов, моделируемых совокупностями динамических звеньев, обладающих своими статическими и динамическими характеристиками. Аналогичные соображения можно высказать в отношении моделирования обучения не конкретного ученика, а потока (группы, класса). Однако использование зависимостей, полученных в областях психологических и педагогических исследований [8], позволяет представить этот сложный объект как совокупность известных формальных звеньев САУ.

jh

Широкое использование в образовательной деятельности технических средств, влияющих на результативность обучения, позволяет рассматривать образовательную систему как разновидность человеко-машинных (эргатических) систем [9]. Такие системы давно известны в таких областях производственной деятельности, где человек является неотъемлемым элементом контура управления. Образовательные системы отличаются от традиционных эргатических тем, что техническая часть системы в них существенно менее сложна и объемна, чем человеческая.

Для формализации описания наблюдаемых параметров объекта управления следует обратиться к термину ЗУН – знания, умения, навыки. Простейшим средством измерения ЗУН как результатов обучения являются традиционные средства аттестации обучаемого – зачетные и экзаменационные оценки. По ряду причин, которые не станет оспаривать и большая часть педагогического корпуса, эти оценки являются неточными, подверженными влиянию случайных и субъективных факторов. Для выявления возможностей повышения эффективности (точности и объективности) оценивания результатов обучения, предлагаются следующие характеристики:

  • объемные характеристики освоенного теоретического материала (количество и процент правильных ответов на теоретические вопросы);
  • скорость ответа на теоретические вопросы;
  • объемные характеристики освоенного практического материала (количество и процент корректно воспроизводимых шагов решения практических задач);
  • скорость воспроизведения шагов решения практических задач.

Кроме того, эффективность процесса обучения должна оцениваться его динамическими характеристиками. Например, в трудах по психологии рассматриваются такие величины, как скорость запоминания и скорость забывания. Несомненно, что методы и средства обучения оказывают прямое влияние на эти и подобные динамические характеристики.

Также необходимо учитывать характеристики субъективного восприятия процесса обучения, поскольку существенным фактором эффективности обучения является ресурсоемкость этого процесса для самого обучаемого. Эти характеристики могут оцениваться средствами медицинской диагностики (измерения давления, пульса и т.п.). Не менее практически важным (а также более перспективным с точки зрения использования в ходе экспериментального исследования) является метод функционального тестирования.

Таким образом, оценивание результативности обучения носит многокритериальный характер. Известно, что процессы освоения больших объемов информации неизбежно ресурсоемки, однако нельзя отрицать, что снижение ресурсоемкости при сохранении прочих характеристик процесса обучения является крайне практически полезным.

Наконец, оцениванию подлежат долговременные результаты обучения, особенно существенные при рассмотрении в качестве объекта управления группы или потока, например:

  • зависимость выбора работы в соответствии со специальностью (направлением обучения) от эффективности освоения дисциплины;
  • зависимость эффективности освоения другой дисциплины от эффективности освоения данной дисциплины;
  • зависимость результативности прохождения итоговых испытаний и выполнения квалификационных работ от эффективности освоения дисциплины;
  • зависимость дальнейшего направления обучения от эффективности освоения дисциплины.

Таким образом, здесь затрагиваются вопросы формирования абитуриентской базы для высших образовательных учреждений путем организации довузовской подготовки школьников, несущей в числе прочих профориентационные функции, и профориентации студентов старших курсов и выпускников. Все эти вопросы крайне существенны для современного российского образования, с учетом кризисных явлений 

в нем.

Причем, очевидно, на долговременные результаты обучения существенным образом влияют характеристики субъективного восприятия обучаемым процесса обучения.

Известно, что информация, воспринимаемая человеком в процессе обучения посредством рецепторов и анализаторов (зрительного, слухового, тактильного, в некоторых специфических областях – вкусового и обонятельного), записывается в кратковременную память, из которой при наличии определенных условий может отправиться в долговременную (рисунок 2). Следовательно, основными компонентами объекта управления следует считать устройство записи в кратковременную память и устройство записи в долговременную память, с функционированием которого, по мнению ряда авторов, существенным образом связан механизм повторения.

В настоящий момент авторы занимаются исследованием влияния использования электронных и микроконтроллерных конструкторов на эффективность образовательного процесса.

drtg

4. Заключение

Результаты деятельности образовательного учреждения могут быть оценены с позиций эффективности профориентационной работы. Наибольшую эффективность здесь способен дать наиболее широкий и комплексный подход. Имея окончательной целью выпуск специалистов, максимально адаптированных к современному рынку труда, образовательное учреждение должно работать над повышением не только актуальности формируемых у учащихся знаний, но и их профессиональной заинтересованности, и заинтересованности своих будущих абитуриентов в реализуемых образовательных программах, и предварительной подготовленности абитуриентской базы к учебе в ВУЗе.

Важным фактором завершающего этапа профориентационного процесса является использование аналитических технологий, позволяющих достичь максимального соответствия лично-профессиональных качеств выпускника и конкретных вакансий кадрового рынка.

Основным направлением дальнейшей деятельности авторы рассматривают исследование влияния использования технических средств на множество критериев результативности учебного процесса, построение кибернетических моделей образовательной деятельности, формирование методик подбора оптимального технического обеспечения учебного процесса.

 

Литература
    1. Ланских Ю.В. и др. Информатизация активности на рынке труда как элемент модернизации учреждения профессионального образования [Текст] / Ланских Ю.В., Дубровин П.А., Елькин С.В., Ваганов Д.А., Коновалова Я.В., Мальцева К.В., Червов К.А. Теория, методология и концепция модернизации в экономике, управлении проектами, политологии, педагогике, психологии, праве, природопользовании, медицине, философии, филологии, социологии, математике, технике, физике: Сборник научных статей по итогам Международной научно-практической конференции, 26-27 сентября 2013 года, г. Санкт-Петербург. - СПб.: Изд-во «КультИнформПресс», 2013. - 473 c. – с. 220-224.
    2. Ланских Ю.В. и др. Информационные системы и Интернет-технологии в обеспечении деятельности студенческой кадровой службы / Дубровин П.А., Елькин С.В., Ваганов Д.А., Коновалова Я.В., Мальцева К.В., Червов К.А. Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: сб. докладов по материалам Десятой Всероссийской научно-практической Интернет-конференции (30–31 октября 2013 г.) – Кн. I. – Петрозаводск: изд-во ПетрГУ, 2013. – 325 с.
    3. Ланских Ю.В. и др. Информационно-аналитические и Интернет-технологии в обеспечении деятельности студенческой кадровой службы / Юрий Ланских, Павел Дубровин, Станислав Елькин // Ректор ВУЗа. - 2014. - № 3. - С. 30-33
    4. Елькин С.В. и др. Унификация критерия смыслового соответствия при решении задач подбора кадров и трудоустройства / Елькин С.В., Ваганов Д.А., Коновалова Я.В., Мальцева К.В. // Общество, наука, инновации. (НПК-2014). [Электронный ресурс] всерос. ежегод. науч.-практ. конф. : сб. материалов, 15–26 апреля 2014 г. / Вят. гос. ун-т. – Киров, 2014. – 1 электрон.опт. диск (CD-ROM). – (Факультет автоматики и вычислительной техники (ФАВТ). Секция «Вопросы проектирования систем обработки и представления данных». Статья № 15).
    5. Ландэ Д.В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа. – М.: Издательский дом «Вильямс, 2005. – 272 с.
    6. Колемаев В.А. Экономико-математическое моделирование. Моделирование макроэкономических процессов и систем: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности 061800 «Математические методы в экономике» / В.А. Колемаев. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 295 с.
    7. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. 1948-1961. – 2-е издание. – М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983. – 344 с.
    8. Фресс П., Пиаже Ж. Экспериментальная психология. – М., 1966. – 428 с.
    9. Нестационарные алгоритмы реализации приближенных методов решения дифференциальных уравнений для описания действий оператора ПЭВМ в человеко-машинных системах / Российская академия образования. Институт информатизации образования. Промежуточный отчет по теме «Исследование и разработка алгоритмов и математических моделей оператора в человеко-машинных нестационарных системах удаленного управления дифференцированным обучением пользователей ПЭВМ» (01200116499) – М.: 2006.

References

  1. Lanskikh Y.V. and others. Informatization of activity in the labor market as part of the modernization of vocational education institutions [Text] /  Lanskikh Y.V., Dubrovin P.A.,  Elkin S.V., Vaganov D.A., Konovalova Y.V., Maltseva K.V., Chervov K.A.,  Theory, methodology and the concept of modernization of the economy, project management, political science, pedagogy, psychology, law, environmental management, medicine, philosophy, philology, sociology, mathematics, engineering, physics: Collection of scientific articles on the results of the International scientific and practical conference, 26-27 September 2013, Saint-Petersburg. - SPb .: Publishing house "KultInformPress", 2013. - 473 c. - from. 220-224.
  2. Lanskikh Y.V. and others. Information systems and Internet technologies to ensure the activities of student personnel service /  Dubrovin P.A.,  Elkin S.V., Vaganov D.A., Konovalova Y.V., Maltseva K.V., Chervov K.A. Supply and demand in the labor market and the market of educational services in the regions of Russia: Sat. reports on the materials of the Tenth All-Russian Scientific and Practical Internet Conference (30-31 October 2013) - Pr. I. - Petrozavodsk publishing house of Petrozavodsk State University, 2013. - 325 p.
  3. Lanskikh Y.V. and others. The information-analytical and Internet technologies to ensure the activities of student personnel service / Yury Lanskikh , Paul Dubrovin, Stanislav Elkin // The rector of the university. - 2014. - № 3. - S. 30-33
  4.  S. Elkin and others. The unification of semantic matching criterion in solving problems of recruitment and employment / Elkin S.V., Vaganov D.A., Konovalova Y.V., Maltseva K.V. // Society, science and innovation. (SPC 2014). [Electronic resource] Proc. ezhegod. scientific and practical. Conf. : Sat. materials, 15-26 April 2014 / Vyat. state. Univ. - Kirov, 2014. - 1 elektron.opt. disk (CD-ROM). - (Faculty of Automation and Computer Machine (FAVT). The section "Questions of system design and processing of data." Article number 15).
  5. Lande D.V. The quest for knowledge on the Internet. Professional work. - M .: Publishing House "Williams, 2005. - 272 p.
  6.  Kolemaev V.A. Economic-mathematical modeling. Modeling of macroeconomic processes and systems: a textbook for university students majoring 061800 "Mathematical Methods in Economics" / V.A. Kolemaev. - M .: UNITY-DANA, 2005. - 295 p.
  7. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. 1948-1961. - 2nd edition. - M .: Science; The main editorial office for foreign countries, 1983. - 344 p.
  8.  P. Fraisse, Piaget J.,  Experimental Psychology. - M., 1966. - 428 p.
  9.  Unsteady implementation of algorithms of approximate methods for solving differential equations to describe the actions of the operator PC in man-machine systems / Russian Academy of Education. Institute for Information Technology Education. Interim Report on "Research and development of algorithms and mathematical models of the operator in man-machine systems, stationary remote management of PC users differentiated instruction" (01200116499) - M .: 2006.